在Python中，我们可以使用statmodels库中的variance_inflation_factor函数来计算VIF。...(df.columns[:-2])] vif_info = pd.DataFrame() vif_info['VIF'] = [variance_inflation_factor(X.values,...在我们创建这些特性之后，我们可以安全地将它们从数据中删除。...现在让我们看看数据的VIF值是怎样的: vif_info = pd.DataFrame() vif_info['VIF'] = [variance_inflation_factor(X.values,...下面是这样做的代码和结果: X = X.drop(['MaxTemp', 'MinTemp', 'TempDiff', 'Sunshine'], axis=1) vif_info = pd.DataFrame
看了一些别人的思路，总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。 1. 行空缺值的处理 常规方法 统计每行数据的空缺值，如果空缺值数量超过阈值，则剔除此行数据。...import pandas as pd import numpy as np def vif_test(data, label, k=None): """ 计算dataframe中输入特征之间的共线性系数...= vif_array[idx][count] print('特征{0}与特征{1}的共线性系数vif为：{2}'.format(features[idx], features...://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 选择对应的python版本下载。..., bins) # 统计各个段内数据的个数 pd.value_counts(score_cut) # 对dataframe分箱 df = pd.DataFrame() df['score'] = score_list
由于提供数据集变量不适合相关系数举例，因此为了说明Python中如何使用，采取了随机数的方法。...主要是用到了DataFrame的corr()方法，默认皮尔逊相关，然后通过seaborn的heatmap可以可视化展示出来。...具体的代码部分如下： # 自定义VIF方差膨胀因子计算 import statsmodels.formula.api as smf def vif(df, col_i): cols = list...一般，有自变量VIF值大于10，则说明存在严重多重共线性，可以选择删除该变量或者用其他类似但VIF低的变量代替。 3....参考： 统计学，贾俊平 计量经济学导论，伍德里奇 从零开始学Python数据分析与挖掘，刘顺祥 Python数据科学技术详解与商业实践，常国珍
df_cat = df[['fuel-type', 'body-style']] df_cat.sample(5) 然后我们将在每一列中创建一个类别的交叉表/列联表。...X_train = pd.DataFrame(X_train, columns = X.columns.to_list()) X_test = pd.DataFrame(X_test, columns...= X.columns.to_list()) # instantiate model model = LinearRegression()# fit model.fit(X_train, y_train...一个特征的高 VIF 表明它与一个或多个其他特征相关。根据经验： VIF = 1 表示无相关性 VIF = 1-5 中等相关性 VIF >5 高相关 VIF 是一种消除多重共线性特征的有用技术。...= pd.DataFrame(vif, index = index, columns = ['vif']).sort_values(by = 'vif', ascending=False) vif_df
创建好的规则离不开直觉，还需要专业领域知识和数据挖 掘经验，光有这些还不够，还得不停地尝试、摸索，在试错中前进，有时多少还要靠点运气。 通常特征数量很多，但我们只想选用其中一小部分。有如下几个原因。...3、增加模型可读性 根据成千上万个特征创建的模型来解答一个问题，对计算机来说很容易，但模型对我们自己来说就晦涩无比。因此，使用更少的特征，创建我们自己可以理解的模型，就很有必要。...它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征。 方差过滤 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。...): vif = pd.DataFrame() vif["index"] = features.columns vif["VIF"] = [variance_inflation_factor...) while vif['VIF'][vif['VIF'] > 10].any(): remove = vif.sort_values('VIF',ascending=0)['index'][:
(threshold list...df_cat = df[['fuel-type', 'body-style']]df_cat.sample(5) 然后我们将在每一列中创建一个类别的交叉表/列联表。...(X_train, columns = X.columns.to_list())X_test = pd.DataFrame(X_test, columns = X.columns.to_list())#...一个特征的高 VIF 表明它与一个或多个其他特征相关。根据经验： VIF = 1 表示无相关性 VIF = 1-5 中等相关性 VIF >5 高相关 VIF 是一种消除多重共线性特征的有用技术。...= pd.DataFrame(vif, index = index, columns = ['vif']).sort_values(by = 'vif', ascending=False)vif_df
利用Python进行常见的特征工程 上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。...= [variance_inflation_factor(X.values, X.columns.get_loc(i)) for i in X.columns] print(vif) # VIF均大于...(i)) for i in X1.columns] print('-'*30) print(vif) # 依然存在VIF大于10，剔除最高的pl X2=df.drop(columns=['sl', '...sklearn.feature_selection import SelectKBest from scipy.stats import pearsonr r = lambda X, Y: np.array(list...SelectKBest from sklearn import metrics mic = metrics.mutual_info_score g = lambda X, Y: np.array(list
在上面的代码中，我们创建了一个基本函数，它使用If-Else语句根据花瓣的长度选择花的类。我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...Python中的range()函数也做同样的事情，它在内存中构建列表 代码的第(2)节演示了使用Python生成器对数字列表求和。生成器将创建元素并仅在需要时将它们存储在内存中。一次一个。...这意味着，如果必须创建10亿个浮点数，那么只能一次将它们存储在内存中。Python中的xrange()函数使用生成器来构建列表。...这是因为每次访问list值时，生成器和xrange都会重新生成它们，而range是一个静态列表，并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?
常用的分析特征相关性方法如： 方差膨胀因子VIF： 方差膨胀因子也称为方差膨胀系数（Variance Inflation），用于计算数值特征间的共线性，一般当VIF大于10表示有较高共线性。...statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 截距项 df['c'] = 1 name = df.columns x = np.matrix(df) VIF_list...= [variance_inflation_factor(x,i) for i in range(x.shape[1])] VIF = pd.DataFrame({'feature':name,"VIF...":VIF_list}) person相关系数： 用于计算数值特征两两间的相关性，数值范围[-1，1]。...2.3 包装法--特征选择 包装法是通过每次选择部分特征迭代训练模型，根据模型预测效果评分选择特征的去留。一般包括产生过程，评价函数，停止准则，验证过程，这4个部分。
常用的分析特征相关性方法如： 方差膨胀因子VIF： 方差膨胀因子也称为方差膨胀系数（Variance Inflation），用于计算数值特征间的共线性，一般当VIF大于10表示有较高共线性。...statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 截距项 df['c'] = 1 name = df.columns x = np.matrix(df) VIF_list...= [variance_inflation_factor(x,i) for i in range(x.shape[1])] VIF = pd.DataFrame({'feature':name,"VIF...":VIF_list}) person相关系数： ?...2.3 包装法--特征选择 包装法是通过每次选择部分特征迭代训练模型，根据模型预测效果评分选择特征的去留。一般包括产生过程，评价函数，停止准则，验证过程，这4个部分。
代码的 PEP 8 样式规则，这是一种不好的做法 赋值语句的使用消除了 lambda 表达式相对于显式 def 语句所能提供的唯一好处（即，它可以嵌入到更大的表达式中） 因此如果我们确实需要存储一个函数以供进一步使用...Python 标准库的相应函数：list()、tuple()、set ()、frozenset() 或 sorted()（返回排序列表） 让我们过滤一个数字列表，只选择大于 10 的数字并返回一个按升序排序的列表...： lst = [33, 3, 22, 2, 11, 1] sorted(filter(lambda x: x > 10, lst)) Output: [11, 22, 33] 我们不必创建与原始对象相同类型的新可迭代对象...map() 函数返回一个 map 对象，我们可以通过将该对象传递给相应的 Python 函数来从中获取一个新的迭代：list()、tuple()、set()、frozenset() 或 sorted()...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame
用Python dict建立DataFrame 使用Python的dict来初始化DataFrame十分只管，基本上dict里头的每一个键（key）都对应到一个列名称，而其值（value）则是一个iterable...很多时候你也会需要改变DataFrame 里的列名称： ? 这里也很直观，就是给一个将旧列名对应到新列名的Python dict。...执行pd.describe_option()可以显示所有可供使用的options，但如果你是在Jupyter notebook内使用pandas的话，我推荐直接在set_option函式的括号里输入Shift...会回传一个Styler，你已经看到除了format函数以外，还有很多其他函数可以让你为DataFrame添加样式。...这让你可以轻松地把多个函式串（chain）成一个复杂的数据处理pipeline，但又不会影响到最原始的数据： ? 瞧！
概述 libvirt是基于KVM的上层封装，提供了操作KVM的生层接口，如虚拟机的生命周期(创建，删除，查看，管理)等，网络的管理和存储的管理。..._get_connection) vif_class = importutils.import_class(CONF.libvirt.vif_driver) self.vif_driver... = vif_class(self....for vif in network_info: self.vif_driver.plug(instance, vif) def unplug_vifs(self, instance...for vif in network_info: try: self.vif_driver.unplug(instance, vif)
一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。...总结 我希望上面的这些描述能够让你发现Python一些好用的函数和概念。
Python for Data Science: 8 Concepts You May Have Forgotten 一行代码定义List ---- ---- 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦...下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。...梯度下降的一般思想是迭代地调整参数以最小化成本函数。主要有三种梯度下降，包括批量梯度下降，小批量梯度下降和随机梯度下降。在本文中我们主要采用批量梯度下降。 ?...最后，将初始值赋给w; 然后通过学习率*成本函数梯度迭代更新w，直到成本函数最小化。 ? 附Python梯度下降实现 这一部分我将通过虹膜分类数据来展示梯度下降如何工作的。...首先导入必要的python库。...(list(range(100,100001,100))) Cost=pd.DataFrame(costs) Cost_data=pd.concat([Epoch, Cost], axis=1) Cost_data.columns
1 一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。 lambda表达式的基本语法是： lambda arguments: expression 注意！...list()函数只是将输出转换为列表类型） # Map seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。...希望上面的这些描述能够让你发现Python一些好用的函数和概念。
的所有变量列减去模型内的变量列（set是一个集合，无序且内容不能重复） pvalues=pd.Series(index=variables_out,dtype='float64') # 创建一个...] for variable in IDV: x_vif=df[list(set(IDV)-{variable})] X_vif=sm.add_constant(x_vif) y_vif...x大小写需一致，否则检验统计量取值将不一致 vif=1/(1-model_vif.rsquared) vifs.append(vif) VIFS=pd.DataFrame(index=IDV...).assign(VIF=vifs).sort_values(by='VIF',ascending=False) # 按各变量vif值降序排序 display(VIFS) 结果解读： 当VIF迭代完成后，根据聚类结果更新每个类别的中心点，然后重复之前操作再次迭代，直到前后两次分类结果没有差别
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