使用Visio绘制数据库关系模型图 1 新建项目 文件—新建–软件和数据库—数据库模型图 点击后，出现如下界面： 2 绘制 左侧“实体关系”中将“实体”形状拖放到绘制界面，如下图
一、简单使用 首先我们初始化一个List用于循环，这里我们循环10次。...结论2：使用Stop会立即停止循环，使用Break会执行完毕所有符合条件的项。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...total = 0; Parallel.ForEach(data, // 要循环的集合对象 () => 0, // 初始化局部变量的方法...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。
功能 雷达 RadViz RadViz雷达图是一种多变量数据可视化算法，它围绕圆周均匀地分布每个特征，并且标准化了每个特征值。一般数据科学家使用此方法来检测类之间的关联。...一维排序 Rank 1D 特征的一维排序利用排名算法，仅考虑单个特征，默认情况下使用Shapiro-Wilk算法来评估与特征相关的实例分布的正态性，然后绘制一个条形图，显示每个特征的相对等级。...通过使用proj_features = True标志，数据集中每个要素的向量将在散点图上以该要素的最大方差方向绘制。这些结构可用于分析特征对分解的重要性或查找相关方差的特征以供进一步分析。...残差图 Residuals Plot 在回归模型的上下文中，残差是目标变量（y）的观测值与预测值（ŷ）之间的差异，例如，预测的错误。...大多数模型都有多个超参数，选择这些参数组合的最佳方法是使用网格搜索。然而，绘制单个超参数对训练和测试数据的影响有时是有用的，以确定模型是否对某些超参数值不适合或过度拟合。
在租金价格的一文中，我绘制了每个连续特征的直方图，我希望在没有账单和总面积的情况下，租金的分布会有一条长长的右尾。 ? 连续变量的直方图 盒箱图帮助我看到每个特性的离群值的数量。...我需要标准化变量吗? 标准化使所有连续变量具有相同的规模，这意味着如果一个变量的值从1K到1M，另一个变量的值从0.1到1，标准化后它们的范围将相同。...这取决于许多因素: 你是要分数误差还是绝对误差 你使用那种算法 残差图和度量指标的变化告诉你什么 在回归中，首先要注意残差图和度量指标。有时目标变量的对数化会得到更好的模型，模型的结果仍然很容易理解。...链接的博客文章和SHAP NIPS文章的作者提出了一种计算特征重要性的新方法，该方法既准确又一致。 这使用了shap Python库。 SHAP值表示特征对模型输出改变的重要性。...使用集成的优点：红色模型在左下方框中表现更好，但是蓝色模型在右上方框中表现更好。 通过组合两种模型的预测，它可以提高整体性能。 图取自这里。
例如，从吸烟到肺癌的边表示吸烟导致肺癌，而不是反过来。无环（Acyclic）：图中不存在一个变量能够通过一系列有向边回到自身，即不存在循环。这确保了因果关系的非循环性和时间顺序。...以下是无环性的具体特征和重要性：防止因果循环（Causal Loops）：在现实世界中，一个事件不会反过来影响其自身。例如，不可能通过一系列因果关系链使得肺癌导致吸烟。...因果推理的目标是回答诸如“如果改变一个变量，另一个变量将如何变化”这样的问题。下面将详细介绍因果推理的定义和重要性，以及使用因果图模型进行推理的方法。...路径分析（Path Analysis）路径分析是一种基于因果图模型的统计方法，用于估计和检验变量之间的直接和间接因果关系。具体步骤如下：绘制路径图：根据因果图模型绘制路径图，表示变量之间的因果关系。...结构学习的定义和重要性结构学习（Structure Learning）是从数据中推断变量之间因果关系的过程，最终生成一个有向无环图（DAG）。
SHAP值的基本实现 无论何时，当使用各种循环构建代码时，通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码，按运行顺序构建代码，容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。...但是不要忘记，我们使用的是一个模型数据集，该数据集非常整洁，具有良好的特性，并且与结果具有强烈的关系。在不那么理想的情况下，像重复交叉验证这样的技术将揭示实际数据在结果和特征重要性方面的不稳定性。...，我们循环遍历训练和测试ID，我们添加内部交叉验证方案cv_inner 然后，我们使用RandomizedSearchCV来优化我们的模型在inner_cv上选择我们最好的模型，然后使用最佳模型从测试数据中派生
lasso 模型 在建立lasso模型之后，我们绘制误差变化图 绘制系数变化图 LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而最终获得一个变量较少的模型。...然后通过得到的决策树模型进行预测得到误差 random forests 随机森林模型 模型结果 从随机森林模型的结果来看， 一共生成了五百个随机树，房屋价格的方差被解释了76.75% 得到变量，重要性结果...对变量的重要性进行可视化 在得到模型之后，对测试集进行预测，并且得到误差 GBM模型 从模型结果来看，可以得到和决策树随机森林类似的结果。...上面是相对重要性变量的图，可以看到建立年份，车库面积，房屋层高对房屋的价格有重要的影响 neural network 神经网络 建立神经网络模型 从结果来看，得到一个三层的神经网络以及641个神经元...因此模型拟合较好，所以对测试集进行预测，并且得到误差结果 SVM模型 用svm建立分类模型 使用回归核函数数据进行支持，向量机建模 从结果来看，可以得到它的最优参数以及支持向量的个数124个。
图4.6 重要性采样 如图4.6所示，当随机变量z的分布非常复杂时，无法利用解析的方法产生用于逼近期望的样本，这时，我们可以选用一个概率分布很简单，很容易产生样本的概率分布 ? ，比如正态分布。...在重要性采样中，使用的采样概率分布与原概率分布越接近，方差越小。...T(s)是状态s发生的所有时刻集合。在该例中， ? ? ? 图4.8 重要性采样公式举例解释 加权重要性采样值函数估计为 ?...总体：包含所研究的全部数据的集合。 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。在episode强化学习中，一个样本是指一幕数据。 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。...1．随机策略的样本产生：模拟 图4.10为蒙特卡罗方法的采样过程。该采样函数包括两个大循环，第一个大循环表示采样多个样本序列，第二个循环表示产生具体的每个样本序列。
前文回顾： 在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程 第 01 课：梯度提升简介 第 02 课：XGBoost 简介 第 03 课：开发您的第一个 XGBoost 模型 第 04...课：监控表现和提前停止 使用诸如梯度提升之类的决策树方法的集合的好处是它们可以从训练的预测模型自动提供特征重要性的估计。...经过训练的 XGBoost 模型可自动计算预测建模问题的特征重要性。 这些重要性分数可在训练模型的 feature_importances_ 成员变量中找到。...例如，它们可以直接打印如下： 1print(model.feature_importances_) XGBoost 库提供了一个内置函数来绘制按其重要性排序的特征。...该函数称为 plot_importance（），可以按如下方式使用： 1plot_importance(model) 2pyplot.show() 这些重要性分数可以帮助您确定要保留或丢弃的输入变量。
导读： 本文主要从股市数据变量的特征分布及特征重要性两个角度对数据进行分析。 通过绘制图表等方法分析特征本身对分布状况或特征间相互关系。...Series的属性plot直接绘制条形图。...特征重要性 通过多种方式对特征重要性进行评估，将每个特征的特征重要的得分取均值，最后以均值大小排序绘制特征重要性排序图，直观查看特征重要性。...连续型特征重要性 对于连续型任务的特征重要性，可以使用回归模型RandomForestRegressor中feature_importances_属性。...然后，从当前的特征集合中剔除最不重要的特征。 这个过程在训练集上递归地重复，直到最终达到需要选择的特征数。 这个过程中特征被消除的次序就是特征的排序。因此，这是一种寻找最优特征子集的贪心算法。
1.2 安装Python在开始使用Python之前，首先需要安装Python环境。你可以从Python官方网站下载最新版本。...数据探索：使用可视化工具探索数据的特征。数据建模：选择合适的模型进行预测或分类。结果评估：使用适当的评估指标评估模型性能。...5.3.1 使用SeabornSeaborn是一个统计数据可视化库，提供了一些高层接口来绘制吸引人的统计图形。...以下是一个使用Seaborn绘制热图的示例：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个随机数据集data = np.random.rand...文章主要内容包括：Python基础知识：介绍了Python的基本语法和数据结构，包括列表、字典和集合。提及了Python中函数的定义与使用。
密度图可用于识别预测变量相对于彼此的分布以及响应变量，使用ggplot2绘制关于balance特征密度直方图，如图1。...图2 income的分布 从图2中，观察到的是否违约两个群体间的收入分布差异不大，可能认为收入对我们的模型不是特别有用。另一方面，对于是否违约，平均收入在1400左右的值上分布似乎存在很大差异。...为了实现良好的建模实践，将创建训练和测试拆分，以避免在执行回归时过度拟合，下面的代码首先划分了数据集合，一半的数据集为训练集合，一般的结合为测试集合，然后构建逻辑回归模型，使用的是glm构建逻辑回归模型...，逻辑回归模型中，使用default特征作为因变量，数据集中所有的其他特征作为自变量。...从混淆矩阵导出诸如灵敏度，特异性和普遍性的度量的计算。这些（和其他）度量的重要性取决于数据的性质（例如，如果认为数据难以预测，则较低的值可能是可接受的），以及对错误分类类型的容忍度。
此外，线性回归和其他加性模型可以通过展示每个输入变量的边际效应来进行解释，其中“边际效应”指的是在其他变量保持不变的情况下，一个变量改变一个单位对模型所造成的平均影响。...因此，笔者个人的感觉是SHAP框架其实可以去解释任何简单和复杂，线性和非线性模型中的变量贡献，但是简单的模型没必要使用SHAP去解释，作为模型的构建者来说，我们必须要记住一句话：“The best explanation...主要函数explain()： 用于包装一个模型，使其可以与DALEX的解释函数一起使用。它接受模型、数据和目标变量作为输入。...model_profile()： 绘制特征依赖图（Partial Dependence Plots）或累积局部效应图（ALEs）。...全局解释（Global Explanation）：分析特征在整个数据集中的影响，例如：特征重要性图（Feature Importance）：展示哪些特征对预测最重要。
为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...% 窗口大小 mw(X,y,width); plot(WP,RMSEF); xlabel('窗口位置'); 注：从该图中建议将RMSEF值较低的区域纳入PLS模型中。...概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 ----
1.4 Python基础知识 教学重点：Python对象模型，Python变量，Python自动内存管理功能，数字、字符串基本知识，Python运算符与表达式，常用Python内置函数，基本输入输出，...2.4 集合 教学重点：集合对象的创建与删除，集合的并、交、差以及对称差等运算，使用集合来提取序列中的唯一元素。...2.5 其他数据结构（选讲） 教学重点：栈、队列、堆、链表、二叉树、图等数据结构的实现。 第3章 选择与循环 3.1 运算符与条件表达式 教学重点：Python运算符，条件表达式。...3.3 循环结构 教学重点：for循环、while循环，range对象在循环中的使用，成员测试符in在循环语句中的使用，带有else子句的循环结构，循环代码的优化。...5.5 变量作用域 教学重点：局部作用域，全局作用域，nonlocal变量。
(3) identify_zero_importance 该方法用于选择对模型预测结果毫无贡献的feature(即zero importance，从数据集中去除或者保留该feature对模型的结果不会有任何影响...feature importance 关系图 # 参数说明： # plot_n: 指定绘制前plot_n个最重要的feature的归一化importance条形图，如图4所示 #...对各个feature进行one-hot encoding，然后将one-hot encoding的feature和原数据集合并成新的数据集(使用pd.get_dummies完成)； 2....(5) identify_single_unique 该方法用于选择只有单个取值的feature，单个值的feature的方差为0，对于模型的训练不会有任何作用（从信息熵的角度看，该feature的熵为...一般情况下，在对某一数据集构建模型之前，都需要考虑从数据集中去除这五种类型的特征，所以feature-selector帮你省去data-science生活中一部分重复性的代码工作。
周边配套设施包含了一公里内的地铁站数量、幼儿园数量、医院数量等19个数值变量，通过绘制分布直方图发现不少变量的分布存在偏态。 分别予以剔除或是将数值变量转换为二分类变量。...数据变换 通过绘制变量分布图，发现totalBuildings、totalHouses、totalDeals和Yearsdelta呈现出较为明显的右偏分布，而呈现偏态分布的数据是不利于最终所构建模型的效果的...上述变量经过此方法处理前后分布对比图如下，显然，经过处理后的变量分布已近似于正态分布。...三种模型的10折交叉验证在测试集性能评估： 三种模型在测试集上预测情况对比： 调参后的XGBoost模型和LightGBM模型训练出的各个特征的重要性打分排序对比： 可以看出，buildingArea特征重要性得分最高...通过XGBoost和LightGBM模型学习后的特征重要性得分可知，在三类因素中，房屋建筑面积对房价的影响最大，反映房屋所属小区情况的变量重要性得分均排在前列，而其他房屋自身属性、周边配套设施的变量对价格影响较小
希望解释在传统上被认为是“黑匣子”的更深层次的模型实际上可以令人惊讶地解释。使用与模型无关的方法将可解释性应用于所有不同种类的黑匣子模型。 部分依赖图 部分依赖图显示了特征对ML模型结果的影响。...在按FI降序对要素进行排序后，可以绘制结果。这是自行车租赁问题的置换特征重要性图。 自行车出租的置换特征重要性图。您以清楚地看到，该模型将温度和自2011年以来的天数视为最重要的功能。...想为模型实现置换特征的重要性。从哪里开始？ 这是eli5模型在Python中的实现。...二阶或2D ALE图可能难以解释。 通常，最好是在PDP上使用ALE，特别是在期望相关功能的情况下。 想为模型实现ALE。从哪里开始？ 这是一个提供ALE实现的库。...它产生了一个图，该图显示了模型对数据点的预测如何随要素在集合中所有数据点上的变化而变化。对于下面的图，可以在训练集自行车租赁数据中查看所有实例中温度，湿度和风速变化时的ICE图。
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