个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。（A） A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该 ...
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2019-11-10 22:40:20
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1.一个数据文件包含下列数据，五个家庭没有汽车，20个家庭拥有一辆汽车，十个家庭拥有两辆汽车，指出下列哪种统计量是用于描述该数据并计算出该统计量的值。(B)拥有汽车数的中位数。 2.为了生成某个给定变量的总和，应该选用哪一个汇总统计量(A)mean 3.假设有数据。如图3-45所示，如果需要求出AB ...
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2019-11-09 17:47:20
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某分模型评估 1.iv值大于2直接作为规则。其中看一下覆盖率、坏客户率。坏客户率达到60%以上就作为直拒规则。看一下每个区间中，累计的样本占比，累计的坏账率。如果满足低命中率（样本占比），高准确率（一般坏样本率60%）就把它作为规则放到风控中。 2.等频分箱，计算woe值，iv值，iv值大于2小于0 ...
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2019-11-09 17:46:51
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1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Spyder Editor 4 本文件自用 5 是数据处理的基本过程语句 6 包括文件读取、缺失值的识别和处理、异常值识别、重复值删除、数据拼接、列联表操作等 7 """ 8 %pwd 9 #读取csv文件 10 import pa ...
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2019-11-05 16:57:41
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数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示不是数字的 ...
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2019-11-04 09:48:10
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=8287 介绍 缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。 估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。 您 ...
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2019-11-01 13:06:44
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重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。 可以通过索引来实现多个操作： 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。 输出结果： 重建索引与其他对象对齐 有时可能希望采取一个对象和重新索引，其轴被标记为与另一个对象相同。 考虑下面的例子来理解这一点 ...
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2019-10-31 23:36:44
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处理缺失值 通过isnull和notnull方法，可以返回布尔值的对象。 这时通过求和可以获取每列的缺失值数量，再通过求和就可以获得整个DataFrame的缺失值数量 侦查缺失值 创建有缺失值的DataFeame 查看缺失值 缺失值计算 通过info()方法查看缺失值 删除缺失值 通过dropna可 ...
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2019-10-29 00:11:10
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数据的预处理 数据预处理的主要内容包括数据的清洗,数据的集成,数据的变换,数据的规约. 数据清洗:数据的清洗主要是删除原始数据集中的无关数据,重复数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主体无关的数据,处理缺失值,异常值. 缺失值的处理:缺失值的处理分为3种方式:删除记录,数据补差,和不处理 数据补插方式: ...
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2019-10-27 12:27:11
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数据文件的重置结构:横向结构(个案组)，纵向结构，不符合分析方法的时候就需要重组，选定变量重组为个案，数据—重构，重构数据向导，选定变量重组为个案，将选定个案重构位变量，转置所有数据，变量组数目，一个，多个，选择变量，个案组标识，使用个案号，使用选定变量?，无，要转置，目标变量(名称)，固定变量，创 ...
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2019-10-24 19:56:35
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