在删除零后计算相关性
，可以使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量两个变量之间的线性相关程度。皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关，1表示完全正相关。
皮尔逊相关系数的计算公式为：
r = Σ((Xi - X̄)(Yi - Ȳ)) / sqrt(Σ(Xi - X̄)^2 * Σ(Yi - Ȳ)^2)
其中，Xi和Yi分别代表两个变量的取值，X̄和Ȳ分别代表两个变量的平均值。通过计算出的皮尔逊相关系数，可以判断两个变量之间的相关性强度和方向。
应用场景：
- 数据分析：皮尔逊相关系数可以帮助分析数据集中的变量之间的关系，例如在市场调研中，可以用于衡量产品价格和销量之间的相关性，以帮助制定合理的定价策略。
- 金融领域：可以用于衡量不同证券之间的相关性，帮助投资者构建投资组合，降低风险。
- 生物统计学：可以用于研究基因表达数据中的基因之间的相关性，从而识别与特定疾病相关的基因。
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请注意，以上仅是腾讯云的一些相关产品，其他云计算品牌商也提供类似的产品和解决方案，如阿里云的ECS、华为云的云服务器等。
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我是信号处理方面的新手。我想要检查两个不同位置的风速数据之间的关系。我不知道我必须使用哪个matlab命令，它在matlab中是'xcorr‘还是'cross corr’？
浏览 9提问于2016-04-15得票数 1
2回答
我正在使用matlab来实现一个程序，做OCR我已经为每个英文字母+数字建立了一个模板。
现在我正在尝试打开一个图像并识别其中的字母，对于基本的开始，我已经尝试加载一个图像，该图像是字母模板之一，输入图像和模板图像在所有参数中都是相同的。现在我传递了模板数组，并将每个字母\数字模板与输入图像进行了比较(使用corr2函数)，我希望得到正确的结果，因为图像是相同的，但发现其他字母匹配得更好。会有什么问题呢？
*我正在使用bwlabel查找字母本身，然后剪切它周围的图像，并且我正在处理二进制图像
谢谢
浏览 2提问于2013-02-20得票数 0
1回答
我现在正在做一个小的搜索算法，我想知道MySQL全文是否会按出现的顺序搜索权重关键字？
例如：
Search Term: php macaroni pizza custard
在全文搜索中，PHP是否比custard更“相关”？或者它们都是相等的？
浏览 2提问于2010-01-13得票数 1
回答已采纳
考虑用户A和B的电影评级集合上的皮尔逊相关系数的以下示例：
A = [2,4,4,4,4]
B = [5,4,4,4,4]
pearson(A,B) = -1
A = [5,5,5,5,5]
B = [5,5,5,5,5]
pearson(A,B) = NaN
在协同过滤中，Pearson相关性似乎被广泛用于计算两个集合之间的相似度。然而，上面的集合显示出很高的(甚至是完美的)相似性，但输出表明这些集合是负相关的(或者由于div为零而遇到错误)。
我最初认为这是我的实现中的一个问题，但后来我在几个在线计算器上验证了它。
如果输出是正确的，为什么Pearson相关性被认为是此应用程序的良好选择
浏览 2提问于2016-07-24得票数 7
根据，我运行官方示例，如下所示：
代码：
library(caret)
R1 <- structure(c(1, 0.86, 0.56, 0.32, 0.85, 0.86, 1, 0.01, 0.74, 0.32,
0.56, 0.01, 1, 0.65, 0.91, 0.32, 0.74, 0.65, 1, 0.36,
0.85, 0.32, 0.91, 0.36, 1),
.Dim = c(5L, 5L))
colnames(R1) <- rownames(R1)
浏览 0提问于2017-11-18得票数 1
1回答
输入：
x y
30 20
30 20
30 20
30 20
我尝试使用cor()函数计算两个变量之间的相关性。在输入数据中没有NA，但我接受以下结果：
a b
a 1 NA
b NA 1
Warning message:
In cor(dataframe) :
the standard deviation is zero
为什么会发生这种事？我试着使用cor函数，但是同样的结果。
浏览 1提问于2013-11-10得票数 1
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3回答
考虑下面的示例数据：
a=c(NA,1,NA)
b=c(1,2,4)
c=c(0,1,0)
d=c(1,2,4)
df=data.frame(a,b,c,d)
目的找出NA应降低相关性的2列之间的相关性。NA表示没有发生事件。
有没有一种方法可以在相关性中使用NA，这样它就可以拉低相关性的值？
> cor(df$a, df$b)
[1] NA
或者我应该看一些其他的数学函数？
浏览 2提问于2016-03-15得票数 1
2回答
我们在一个具有>1k特性的数据集上工作，其中一些元素是其他特征的时态/非线性聚合。例如，一个特性可能是工资s，其中另一个功能是四个月的平均工资(s_4_m)。我们试图通过应用工资回归模型来预测哪些员工更有可能获得加薪。尽管如此，我们的模型仍然偏重于像s_4_m这样的特性，这些特性与标签特性高度相关。
是否存在将高度相关的特性移除到目标变量的最佳实践？任意定义threshuld似乎是错误的。
任何想法或经验都是非常欢迎的。
浏览 0提问于2022-05-07得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将全文搜索按照Doctrine_RawSql查询中的相关性进行排序。
这段代码将执行搜索：
$q = new Doctrine_RawSql();
$q->select('{p.*}')
->from('cms_page p')
->where('match(p.content) against (?)', $user_query)
->addComponent('p', 'CmsPage p');
这将被执行。我希望结果按相关性排序
真正的sql必须看起来像这样：
浏览 2提问于2009-09-06得票数 1
回答已采纳
我有一个大小为mXn的矩阵和一个需要对其执行卷积的滤波器[-1 0 1]。我可以在O(n^2)步内做到这一点，但进一步搜索快速傅立叶变换时，到处都是。我想知道FFT是否适合这个问题。矩阵只有随机整数。但是如果我有浮点值，会有什么不同吗？FFT是用来解决这样的问题的吗？
浏览 0提问于2013-01-12得票数 2
回答已采纳
在一项研究中，Optuna的FAQ有一个动态调整参数范围的：它没有问题，因为每个采样器都是单独定义的。
但是添加和/或删除参数呢？Optuna有能力处理这种调整吗？
在进行此操作时，我注意到的一件事是，在结果数据中，这些参数获取nan条目以供其他试验使用。能够将这些nan设置为它们在未被采样时所具有的(默认值)值，会有什么好处？这项研究是否仍然具有所有这些未知的价值？
浏览 6提问于2020-12-18得票数 1
回答已采纳
这不是一个非常具体的问题，但我想知道是否有人可以给我指个正确的方向。从本质上讲，我有一个json数据列表，如下所示：
[
{"name":"Alex",
"Homework 1 grade":"98",
"Homework 2 grade":"48",
"Homework 3 grade":"38",
"Final grade":"94",
"Minutes spoken":"38",
"
浏览 1提问于2021-03-21得票数 0
我在MATLAB中使用'corr‘函数有问题，
a =
1 4 3 2
2 3 3 2
3 2 3 2
4 1 3 2
>> corr(a)
ans =
1 -1 NaN NaN
-1 1 NaN NaN
NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN
当我手动计算时，缺少的值(NaN)是因为分母是零(0)。尽管如此，我们可以看到列3
浏览 6提问于2010-12-28得票数 0
np.corrcoef已停止工作。
直到几个小时前，它才开始工作，然后神秘地停止工作。我尝试将所有数字转换为浮点数，然后将所有数字转换为整型，但np.corrcoef仍然不起作用。
correlation_30_16 = np.corrcoef(final_output_row_30, final_output_row_16)
print()
print('correlation_30_16 = ', correlation_30_16)
给了我
Warning (from warnings module):
File "/home/robert/.local/
浏览 0提问于2019-06-17得票数 0
1回答
圆形降维？
、、
我想要降维，这样它返回的尺寸是圆形的。
例如)如果我将12d的数据减少到2d，在0和1之间进行归一化，那么我希望(0,0)与(.1，.1)和(.9，.9)一样接近。
我的算法是什么？( python实现的加分)
给了我2维的数据平面，而我想要的是数据的球面。
讲得通?简单？固有的问题？谢谢。
浏览 0提问于2013-08-13得票数 6
我的目标是计算t-统计数据和p-值，以便进行以下比较：
计算了两个列表之间的Periphery_T)The、Core_T、Periphery_R、Core_R四个数据列表，分别是:关联Core_R和Core_T；关联Periphery_R和Core_T结果是两个相关值。
我想回答的问题是，如果相关值(核心值和外围值)是否通过显示对应的t统计量和p值来进行比较，则是否存在显着性差异。
这是我的代码：
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy import stats
Core_R = [0.472202, 0.685151, 0.2876
浏览 9提问于2022-01-29得票数 1
我试图使用cor()来按相关性的顺序返回最相关的元素。我编写了这个函数以适应cor()来完成它，并且它工作得很好，但只有在大输入上运行它时才能这样做。当我尝试在一个小的输入上运行它时，我得到一个缺失的值，其中真/假需要错误，我不明白为什么？
这里是我输入数据的一个例子：
这可以直接复制到R中(通过write.table打印)：
"Col2" "Col3" "Col4" "Col5" "Col6"
"Market Capitalization" NA NA 17082.69 1787
浏览 4提问于2013-12-08得票数 0
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1回答
不同归责方法的选择
、、、、
我试着评估两种数据估算方法。
我的数据集：
我的目标标签是LotFrontage。
首先，我用OneHotEncoding编码所有范畴特性，然后使用相关矩阵，过滤-0.3或blow 0.3之上的任何内容。
encoded_df = pd.get_dummies(train_df, prefix_sep="_", columns=['MSZoning', 'Street', 'Alley',
'LotShape
浏览 1提问于2019-08-10得票数 1
2回答
我正在处理一组数据，我已经获得了一定的相关性(使用皮尔逊相关系数)。我被要求确定“相关性的质量”，我的主管的意思是，如果我尝试排列我有序对的所有y值，并比较获得的相关系数，他想知道相关性会是什么。有谁知道做这件事的好方法吗？有没有一个matlab函数可以确定与数据的随机排列之间的相关性相比，相关性有多好？
浏览 2提问于2011-12-07得票数 2
2回答
我想在虹膜数据集中获取相互信息以选择最佳特性，但我对互信息感到困惑。
选择特征的互信息概念是什么？有人能用简单的方式解释吗？
除非你能向你祖母解释，否则你不会真正理解什么。阿尔伯特·爱因斯坦
浏览 0提问于2018-11-22得票数 2
所以有两个变量a-谁大于40岁(二进制0或1) b-如果他们有一辆豪华车(二进制0或1)
现在他们有了数据和值。
样本总数- 500
40岁以上的总人数为60人。
拥有豪华车的总人数-- 40人
拥有豪华车及以上40 - 10人的总人数
注意:如果这有帮助的话，画一个venn图
计算a与b之间的相关系数？
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
1回答
我试图为我的相关性H0: r= .5，H1: r != .5做一个假设检验。R可以很好地检验假设H0: r= 0。我在网上查看了"cor.test“中的任何参数是否允许我更改假设检验，但它是不可用的。
cor.test(x，y，alternative = c("two.sided"，“减”，“更大”)，方法= c("pearson"，"kendall"，"spearman")，确切= NULL，conf.level = 0.95，连续性= FALSE，.)
这是我的密码
> avgTemp
[1] 21 2
浏览 0提问于2014-10-06得票数 2
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1回答
我知道在训练机器学习算法之前，分类数据应该是一个热编码。对于多元线性回归，我还需要排除其中一个编码变量，以避免所谓的虚拟变量陷阱。
例:如果我有“大小”：“小”、“中”、“大”的分类特征，那么在一个热编码中，我会有如下内容：
small medium large other-feature
0 1 0 2999
因此，为了避免虚拟变量陷阱，我需要删除3列中的任何一列，例如，列“小”。
对于神经网络的训练，我也应该这样做吗？还是这纯粹是为了多元回归？
谢谢。
浏览 9提问于2017-11-04得票数 11
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我正在为别人建立一个交易算法。
我正在数据的两列上运行线性回归。数量和价格。
df：
Volume Price
0 12.952941 8.534815
1 12.972921 8.544813
这就是我运行线性回归的方式。
from scipy.stats import linregress
lr = linregress( df['Volume'],df['Price'])
其中一项要求是确定什么时候成交量已经偏离了价格，还是在价格下降时上升了。
有办法这样做吗？我不知道如何确定这一点。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
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我尝试了拟合OLS模型，它在没有稳健估计的情况下正确工作，但是我想改进我的回归，所以，像下面一样，我尝试用这个问题来实现这个问题，在注释中有其他的尝试来解决它。
我不知道是否正确地应用关键字，所以我接受任何帮助。
代码：
# Fit and summarize OLS model
sumrz = dict()
for i, ca in enumerate(ccaa):
x = sm.add_constant(data.dy[ca])
mod = sm.OLS(endog=data.du[ca], exog=x, hasconst=True, missing='drop
浏览 5提问于2015-08-12得票数 1
回答已采纳
3回答
我试图在Matlab中创建一个对称的随机数的二元正态分布。我知道高斯的标准差(例如15)，并且它在两个方向上是相同的。如何使用此标准差信息以Matlab可以接受的mvnrnd命令的形式获得协方差？谢谢，我真的很感谢你的建议。
浏览 1提问于2014-07-24得票数 0
2回答
我有一个相当简单的问题需要在matlab中解决。我想我明白了，但我需要有人来澄清我这样做是正确的：
在下面的例子中，我试图计算两个向量之间的相关性和相关性的p值。
dat = [1,3,45,2,5,56,75,3,3.3];
dat2 = [3,33,5,6,4,3,2,5,7];
[R,p] = corrcoef(dat,dat2,'rows','pairwise');
R2 = R(1,2).^2;
pvalue = p(1,2);
由此得到的R2值为0.11，p值为0.38。这是否意味着向量之间的相关性为0.11 (即11%)，并且预计会出现38%的相
浏览 1提问于2013-03-27得票数 4
回答已采纳
1回答
我想了解一下比赛的幕后情况。
它返回一个从0到10的分数，但我不理解标准。我刚刚看到，如果尝试匹配精确的字符串，它将返回0.0906190574169159，而如果字符串根本不包含，它将返回0。有什么启示吗？
浏览 2提问于2017-05-04得票数 0
1回答
我正在使用tensorflow的DNNRegressor来建模一个多元回归问题。我想要形成一个最优的特征子集从一个混合袋的分类和连续的特征。最好的办法是什么？我之所以希望这种方法独立于模型，是因为我在tensorflow的直接上下文中找不到很多关于特征选择/评估的信息。
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
下面的查询(第一个请求)表示有24个结果，但只返回3项(当我要求每页20项时).好吧..。但是为什么它也给了我一个nextPageToken。我想，好吧，也许如果我得到的比我要求的20少，我就在最后.
但是..。在另一种情况下(第二次和第三次请求)，它说有1717个视频，它给了我前20个，但当我得到下一页，它只给我5.也有一个nextPageToken。
注意:这包括一个位置和半径参数..。也许这还没烤好呢。
那么，问题是，我怎样才能知道我什么时候达到了我的结果呢？
(编辑:我发现只获得5的原因是您仍然需要将maxResults与nextPageToken一起包括在内，所以答案可能是，如果ne
浏览 4提问于2014-09-06得票数 0
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1回答
PCA中的矢量化
、、
我正在进行主成分分析，并想知道是否可以用两个矩阵的数据乘法来表示从I到m (X(i)*X(i)^T)的matrix..direct求和。
这是否是done..or需要的，我使用了一个for循环并执行它。
目前我试过了
sum=zeros(n,n);
for i=1:m
sum=sum+ X(i,:)*(X(i,:)^T);
end
我的目标是找到结果矩阵的主特征值。提前感谢
浏览 2提问于2015-12-08得票数 0
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1回答
我正在尝试弄清楚在特征选择之前删除高度相关和负相关的特征是否明智。下面是我的代码的快照 def find_correlation(data, threshold=0.9, remove_negative=False):
corr_mat = data.corr()
if remove_negative:
corr_mat = np.abs(corr_mat)
corr_mat.loc[:, :] = np.tril(corr_mat, k=-1)
already_in = set()
re
浏览 38提问于2019-01-10得票数 0
2回答
我试过熊猫代码，试图找出输出和我正在喂食的输入之间的相关性。以下是代码：
dataframe.corrwith(dataframe['output']).plot(kind='barh',figsize=[20,10], legend=True,grid=True)
我得到了以下图像：
📷
我试图了解哪一列会更多地影响结果的正面或负面或中性的方式。
上面的图片，我无法得出它的确切含义。
有谁能告诉我，我的努力方向是否正确？以上图像的含义是什么？
让我知道。下面是指向示例数据集的链接：Training.csv
浏览 0提问于2019-01-16得票数 0
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T = array([1, 1, 1, 1,1]) P = array([2.0, 8.7, 4.7, 8.2,9.7]) print corrcoef([T,P])
给出错误
[ nan 1.]在除法返回c/sqrt(multiply.outer(d，d))中遇到的无效值
因为T中的值是相同的，但是如果我给出不同的值，它就会工作。但我的要求是上述数据的输出。
浏览 3提问于2013-02-19得票数 1
1回答
我想知道正弦波的自相关图的意义。当时间滞后为0时，自相关值应为1，因为信号的拷贝与自身完全相关。根据这种逻辑，在一个等于信号周期的时间之后，相关性应该再次是最大的，因为移位信号再次是信号本身。然而，当我在python中绘制相关图时，我得到了一个函数，它不断增加，这与我的直觉相反，即相关函数应该是周期性的。有人能解释一下为什么自相关以图形的形式显示这种趋势吗？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
time = np.arange(0, 10, 0.1);
y = np.sin(time)
result = np.correlate
浏览 0提问于2018-03-08得票数 1
我们都熟悉不是真的随机的，人为选择的变量，比如当人类被要求在1到100之间选择一个数字时，37的出现不成比例，以及对于其他情况(不成比例地选择2x2网格的四个象限中的一个特定象限，等等)。我确信我曾经读到过，这些被称为“一些变量”。
谁能为我提供这些变量的术语？非常感谢！
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
我正在尝试使用NumPy 1.8.0和Python2.7.3将MATLAB/Octave程序移植到Python。在将MATLAB函数转换为NumPy方法方面，我使用了，并取得了很大的成功，直到我想要计算两个矩阵之间的相关性。
第一个矩阵是40000x25浮点数，第二个矩阵是40000x1整数。在Octave中，我使用了corr(a,b)语句，得到了一个25x1的浮点数矩阵。在NumPy (numpy.correlate(a,b))中尝试相应的方法会产生一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",
浏览 2提问于2013-05-23得票数 6
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1回答
我对这个关于pearson相关系数的问题感到非常沮丧。我有一个程序，在指定的一段时间内，每天输出两个股票的库存值，我还绘制了这些值的图表。您可以选择美元，欧元和瑞典克朗之间的输出。然而，我的皮尔逊相关系数似乎是不同的，取决于我选择哪种货币？我不知道这是对的还是哪里有错误？实际的计算功能似乎没问题，所以我不明白.
系数应该是不同的还是应该是相同的，取决于货币？这些股票的欧元和瑞典克朗货币价值是通过将股票的美元价值乘以同一天欧元或瑞典克朗的收盘价来计算的。
该方法计算系数：
public double CorrelationCalc(ArrayList<Integer> list1,
浏览 3提问于2017-03-21得票数 0
回答已采纳
如果我有一些数据，并尝试在基本的Machine Learning回归算法(Linear regression，SVM等)中学习这些数据。
但是，如果任何一个要素与目标(y value)几乎为零相关，那么我是否应该使用Neural Network而不是基本Machine Learning
(很抱歉，这不是与代码相关的问题，但我不知道在哪里可以问这种问题。谢谢)
浏览 4提问于2017-08-02得票数 0
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1回答
我需要将一个基因与47,000个其他基因关联起来，才能找到10条最佳的相关曲线。通常，我的数据框在第一列有基因名称，在下一列有患者数据，基因名称在第一行。我需要转置数据帧来进行相关性测试吗？如果我转置，它是有效的，但我相信有一种更简单的方法。有人能帮帮我吗？
pancreas_final <- read_delim("path", delim = "\t")
pancreas_final_t <- t(pancreas_final[,-1])
pancreas_final_t <- as.data.frame(pancreas_fin
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
给定一组变量，x的。我想找出这个方程的系数的值：
y = a_1*x_1 +... +a_n*x_n + c
其中a_1,a_2,...,a_n都是未知的。从数据框架的角度考虑这一点，我想为数据中的每一行创建这个y的值。
我的问题是:由于y, a_1...a_n和c都是未知的，有没有办法在a_1,...,a_n都大于0.7的情况下找到一组解corr(y,x_1), corr(y,x_2) .... corr(y,x_n)。为了简单起见，这里将相关性视为皮尔逊相关性。我知道不会有唯一的解决方案。但是我如何为a_1,...,a_n构建一组解决方案来满足这个条件呢？
我花了一天的时间寻找这个想法，但
浏览 2提问于2016-02-05得票数 5
2回答
所以我有一个包含分类变量的数据集。我已经根据类别x的数量从0:x对每个类别进行了编码。我试图找到变量(数字和分类)与目标变量(也是分类变量，但已编码为0表示否，1表示是)之间的相关性。
我已经能够对所有变量(大约有17个)运行此代码，它似乎确实起作用了，但我质疑相关性是否正确。我以前没有在我的数据集中计算过与分类变量的相关性，只想确保我的方法是正确的：
print(df['previous'].corr(df['y']))
任何帮助都是最好的！
浏览 2提问于2017-11-16得票数 0
1回答
范畴变量与回归的关联
、、、
我们进行数据分析和建立模型。例如，我构建了一个具有多个预测器(多元回归)的回归模型。然后我们检查了许多事情:正态性、多重共线性等，特别是我们检查了多重共线性、数值/连续变量、变差通货膨胀因子( VIF )等，如果我们发现存在多重共线性，那么我们就去掉了其中一个高度相关的特征。
我的问题是:分类变量可以做些什么？我的意思是，如果两个分类变量是相关的/相关的，这是否意味着我必须放弃它？我不清楚如何处理分类变量，就像我们处理连续变量之间的相关性一样。
我们所说的两个因素变量是相关的、相依的还是独立的，这是什么意思？如果有共线呢？你是如何识别共线的？你是怎么处理的？
浏览 0提问于2016-05-08得票数 1
我目前正在使用numpy.random.random_sample来计算大量的随机数。如果我删除，比方说，每10个数字中的一个，结果还会像以前一样随机吗？或者我会通过这样做来引入某种偏差？
编辑:正如所指出的，这归结于我的RNG有多好。我如何确定我是否可以信任RNG，或者我如何发现潜在的偏差？
浏览 2提问于2013-12-17得票数 1
3回答
我试图创建一个有多达50个自变量的ANN。基于我的直觉和业务逻辑，我尝试创建许多输入变量的组合来输入人工神经网络，重新训练它并尝试预测。但是结果并不像预期的那样，尽管模型做了非常好的测试集预测，但是当新的数据被输入时，它就失败了。有人能指点我哪里做错了吗？我当时的想法是，我需要更好地选择输入变量。从统计学上说，有什么办法可以决定吗？
对于有助于解决这一问题的模型或结果，我能提供什么信息？
浏览 0提问于2019-01-11得票数 0
2回答
如何找到不同长度的向量之间的相关性？例如：
clear all
time1 = 1 + (365-1).*rand(1,12);
time2 = 1 + (365-1).*rand(1,24);
data1 = 1 + (20-1).*rand(1,12);
data2 = 1 + (20-1).*rand(1,24);
通常，我会发现它们之间的关联：
R = corrcoef(data1,data2);
但是向量需要有相同的长度！我将如何实现这一点？
浏览 0提问于2012-04-02得票数 1
回答已采纳
1回答
假设我们有
f(x,y,z) = x/k - (y/k) ((z - x/k)/(z - y/k))
k = constant \in ]0,1[
我需要以某种方式证明变量x在某种度量中更重要，我不知道哪一个可能是好的。我考虑过分析函数的偏导数，但我不认为这是一个好方法，因为人们只会看到一些通过表面的受限路径。
另一种方法是在某些感兴趣的领域进行蒙特卡罗模拟(它确实存在，实际上是一个现实世界的问题)，并看到函数值的方差增加了更多变化的x，固定了另一个变量，而不是与x固定的相同的模拟。
在某种程度上，我们可以把这个函数看作一个模型，我需要计算变量的重要性，这也是一种方法。
但我真的很困惑
浏览 0提问于2021-01-04得票数 2
1回答
我正在为搜索引擎写一些有5个参数的查询。
这是一个基本的搜索，但问题是，我想在选择的基础上对结果的顺序进行排序，就像我们在搜索引擎中使用的相关功能一样。
我使用codeigniter作为数据库操作的框架和活动记录库。
谢谢
J
浏览 3提问于2010-12-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，它本质上是由sql查询输出生成的列表列表。下面是它看起来的样子
[[(datetime.datetime(2017, 12, 1, 0, 0), Decimal('7.9618320610687023')), (datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), Decimal('3.8426966292134831')), (datetime.datetime(2018, 2, 1, 0, 0), Decimal('4.4876543209876543')), (datetime.datetime(2018
浏览 0提问于2018-12-08得票数 0
1回答
我愿意预测一个变量x，我的数据是私有数据，所以我不能分享，但我们有数据时间作为索引，并且只有一列变量在%中：
我不知道使用哪种机器学习方法，所以我从时间序列预测开始。我正在使用本指南，并执行以下操作：
现在我的问题是我不能理解一个图形，autocorrelation_plot。我使用的是pandas autocorrelation_plot(d)：
在几个网站上查找了几个小时后，我无法理解这个图表的输出。有人能帮帮我吗？
另外，对于这类数据，您是否建议使用不同的预测方法？
谢谢你!！
浏览 22提问于2021-08-26得票数 0
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