如何获得分类变量的百分比和单项选择的总体百分比 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准

引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时，评估模型的性能至关重要。选择适当的性能衡量标准有助于我们了解模型的效果，并作出有根据的决策。...对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。...它关注的是模型在正类别上的性能，特别是在识别正类别时的准确性和召回率。准确性（Precision是指模型将正类别的样本正确分类为正类别的比例。...import precision_recall_curve并且调用这个曲线，并将数据保存在定义的三个变量中pre,recall,thresholds = precision_recall_curve(...根据情境选择适当的性能度量在选择性能度量标准时，需要考虑问题的具体情境和目标。不同的问题可能需要不同的度量标准。

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原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战

主成分分析是只能针对连续变量来进行压缩，分类变量则不行。因为分类变量之间可以说是完全独立的，并没有正负两种相关性一说，如性别男和女之间就完全是独立的。...如果一定也要将分类变量压缩的话，通常会对他们进行WOE转换(后续推文会提及)，之后就可以愉快的进行压缩了。所以分类变量是没办法进行单独压缩的，因为没有对应的算法。...计算每个成份因子将不同成分因子所能解释的变异百分比相加 3. 得到的值被称之为累积变异百分比 4. PCA 过程中，我们将选择能使得这个值最接近于 1 的维度个数 ?...当然我们也可以选择两个主成分，因为当我们增加第三个主成分因子时，会发现增加它对于累积变异的百分比没有太大的影响。...相对于讲单项成绩简单加总的方法，主成分分析会赋予区分度高的单项成绩以更高的权重，分值更合理。不过当主成分分析不支持只取一个主成分时，就不能使用该方法了。

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《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比

但是，在实际的业务场景中，如何根据拥有的数据集、想要展现的数据模式，去选择最合适的图表，需要不断的去实践和总结。因此，今天这篇文章分享的内容，是来对比常见相似图表的差别和适用的数据集。...4）总结相同点：堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。...不同点：堆叠面积图：除了可以展示各构成部分随时间的变化趋势，还可以展示整体随时间的变化趋势。百分比堆叠面积图：只能展示各构成部分占总体的比例随时间的变化，无法观测总体随时间的变化趋势。...两者都可以观测某一节点的总体数值和各组成部分的具体数值，都有数据对比的功能。不同点：堆叠面积图：堆叠面积图的分类字段，一般是时间序列。...因为，这不仅决定了应该选择什么类型的图表，如何统计和组装你的数据集，也决定了可视化出来的结果是否能达到你的预期目标。声明：以上图表数据纯属虚构，图形部分由Excel完成，部分由Sketch绘制。

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图表类型，你选对了吗？

今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。虽然文字能很生动形象地描述出一件事或一个人，但是它在数据面前则显得有点吃力。因为文字描述一些数据时，需要人们去理解，在大脑中做对比。...上述的分类是按照图表的形状来分类，还有一种分类是按照数据呈现的关系（或者说功能性）来分类。大概能分为以下几类： 1）趋势图趋势图是最基础的图表，包括折线图、柱状图、堆积图等多种形式。...2）占比图占比图反应出不同部分占据总体的百分比。这类图形有饼图、环形图、百分比堆积条形图等。 3）对比图对比图反馈是两种或多种事物之间的差距。常见图形有柱形图、条形图等。...2）条形图条形图显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。柱状图是纵向显示，条形图是横向显示。 ?...3）折线图折线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。 ? 4）饼图饼图主要是用来了解不同部分占总体的比例。 ?

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【Excel系列】Excel数据分析：参数估计

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等...输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。 ? ? 选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。...“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。...该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。例：10名同学统计学考试成绩如下： ? 试进行排位和百分比排位。...（1）在EXCEL数据分析工具库中选择“排位与百分比排位”，弹出对话框如下： ? 排位与百分比排位对话框设置（2）单击“确定”生成排位结果如图。 ?

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64个数据分析常用术语，真的全！

相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。 4、比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...6、同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。...10、定性变量又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。...40、分类分析(Classification analysis) 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。

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64个数据分析常用术语

相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。 4、比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...6、同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。...10、定性变量又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。...40、分类分析(Classification analysis) 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。

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64个数据分析常用语

相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。 4、比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...6、同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。...10、定性变量又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。...40、分类分析(Classification analysis) 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。

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SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据

该结果可为餐饮业的管理者提供决策依据，进而使餐饮企业获得更多利润。同时，挖掘出与该职业相对应的地区及消费水平，可以为职业发展规划、餐饮市场的开拓提供有效依据。...，右键单击挖掘结构，选择新建挖掘结构设置输入数据与键Id 设置训练集和测试集的百分比点击部署模型看到右下角部署完成查看结果从聚类结果可以看到，聚类将所有用户分成了2个聚类结果。...大多数分布在26岁左右，分类10的样本年龄最大。同时可以看到分类1 和9 的收入最高，同时他们常去的餐厅类型为西餐。同时可以看到所在城市在分类3中主要是通辽和根河市。他们主要去的餐厅类型是中餐和排档。...在分类9中，可以看到医生职业的样本主要去的也是中餐类型。分类1中可以看到，去西餐的样本主要是少了的医生。然后可以看到总体的分类特征。最常去的餐厅类型为中餐，其次是西餐。...从每个类别的倾向程度来看，分类1中，主要的样本区的是西餐餐厅。每次的消费在20到30元之间。年收入在8万到12万之间，说明这些样本的收入较高。其中，行政主管所占的百分比较高。有少量的创意总监。

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超强，必会的机器学习评估指标

选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。...学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。1 分类指标1.1 分类结果在深入研究分类指标之前，我们必须了解以下概念：真正例 (TP)：模型正确预测正类的情况。...一次性获得准确率、召回率和 F1 分数的最简单方法是使用 scikit-learn 的分类报告：from sklearn.metrics import classification_report #...这一选择应基于具体问题背景、采用的模型类型，以及希望达成的项目目标。以下内容将引导您如何根据这些因素做出明智的决策。3.1 了解问题背景在选择指标之前，了解项目背景至关重要。...[ 抱个拳，总个结 ]我们探讨了如何选择适合评估机器学习模型性能的指标，强调了指标选择的重要性，并提供了一系列指导原则来帮助你做出明智的选择。

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SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据|附代码数据

进而使餐饮企业获得更多利润。...，右键单击挖掘结构，选择新建挖掘结构设置输入数据与键Id 设置训练集和测试集的百分比点击部署模型看到右下角部署完成查看结果从聚类结果可以看到，聚类将所有用户分成了2个聚类结果。...在分类9中，可以看到医生职业的样本主要去的也是中餐类型。分类1中可以看到，去西餐的样本主要是少了的医生。然后可以看到总体的分类特征。最常去的餐厅类型为中餐，其次是西餐。...从每个类别的倾向程度来看，分类1中，主要的样本区的是西餐餐厅。每次的消费在20到30元之间。年收入在8万到12万之间，说明这些样本的收入较高。其中，行政主管所占的百分比较高。有少量的创意总监。...(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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python数据分析——数据分析的数据模型

又如,为了对产品的质量进行检验,不可能对每个产品都进行测试。这就需要抽取部分样本(人或产品)进行研究,如何通过这组样本信息,对总体特征进行估计,也就是如何从局部结果推论总体的方法。...3.2单因素方差的应用下表列出了5种常用抗生素注入到牛的体内时,抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。在a =0.05显著性水平下检验结合百分比的均值有无显著差异。设各总体服从正态分布，且方差相同。...检验的目的是要考察这些抗生素与血浆蛋白质结合的百分比的均值有无显著性差异。由于因素A (抗生素)有5个水平,分别对应5个总体。在每个水平下进行了4次试验，得到每个总体的样本值。...在猜错成本为零的假设条件下,这时仅仅依据先验概率的贝叶斯类决策为: 如果P(H1）大于P（H2），那么选择类别为H1 如果P(H2)大于P（H1），那么选择类别为H2 我们如何评价这个分类模型?...出现这些情况,是因为没有更多信息,无法做出更好的分类决策。在上述关于两种鱼的分类中,分类特征或观察变量可以是鱼的长度,重量,或表面光亮程度,这些特征都是可以通过具体观察获得并且可以量化。

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巴菲特的Alpha：利用机器学习量化『股票基本面』

使用的缩放方法（归一化）主要取决于大家，因为每个缩放器都有自己独特的优势。然后我们将数据分解为X和Y变量的训练集和测试集，我们将需要这些数据来拟合和评估我们的模型。 3、创建虚拟分类器： ?...但是，每个分类模型的总体判断将基于其相对于基线模型的精度评分的增加。 8 混淆矩阵（误差矩阵）对于每个分类器，我们将可视化它们的混淆矩阵以获得更好的可解释性。...需要改变的是： params变量，它将是一个字典，字典的键对应于相应的分类器参数，字典的值是我们希望为每个迭代尝试的不同值。当变量最初被更改以适应每个新的分类器时，clf早就应该被更改了。...最好的选择是找到最近的QR和以前的QR的值。然后，观察它们之间的百分比变化，以便它们与我们自己的数据集的格式匹配。新的数据可以从许多报告QRs的网站获得，我们可以通过网络搜集这些值，也可以手工输入。...在处理新数据时，为了与配合分类器，我们必须对数据进行扩展，因为我们最初就是这样训练分类器的。必须对数据进行处理，以包含百分比修正、正确的特征列和与其他相关数据的缩放值。

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SPSS大学生网络购物行为研究：因子分析、主成分、聚类、交叉表和卡方检验

首先，通过样本描述统计，我们利用频率分布表对样本进行了详细的分析，包括总样本百分比、有效百分比以及累积百分比等，这些数据为我们提供了大学生网络购物行为的基本概况。...例如，获得一定社会水平的基本愿望可能解释了大部分的消费行为。这些不可观察的因素对社会科学家比观察到的定量测量更有趣。为了使变量更好地适应因子分析的前提，我们需要根据调查结果净化初始变量。...常用的测量是变量的通用性（公因子方差），即单项对整体方差的贡献。一般来说，需要初始变量来删除与变量不常用的变量，下一步是提取具有大于原始变量的变量共同性的因子。...主成分分析中，由该因素的最高负荷变量的数量减少以得到最终因素，如下表所示：从第一个因子的载荷中，我们可以发现在和最大的因素是因为”商品更新而进行网购”,”您选择网购的原因(时尚潮流) ,“您选择网购的原因...可以在通过k-means获得的聚类中心上应用1最近邻分类器将新数据分类到现有的聚类中。这被称为最近的质心分类器或Rocchio算法。通过对这六个因子进行动态的聚类分析。

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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

概述 Overview 此部分包含 3 个选项卡：Overview, Warnings, 和 Reproduction。该Overview包括总体统计的。...这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。数值变量对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...直方图选项卡显示变量的频率或数值数据的分布。通用值选项卡基本上是变量的 value_counts，同时显示为计数和百分比频率。...字符串变量对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。

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花了一周，我总结了120个数据指标与术语。

相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...定性变量又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。...r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。数据报告常用术语倍数和番数倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。...翻n番：指原来数量的2的n次方。同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。

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机器学习| 一个简单的入门实例-员工离职预测

2.总体情况描述调用summary()函数观察各个变量的主要描述统计量。 ?...类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...5.对测试集进行预测和评价调用predict()函数，参数设置为已生成的决策树模型，测试集，以及type指定为分类可获得离职与否的预测结果，然后通过table()函数将其转化为一个混淆矩阵。...2.模型建立首先在R中安装和加载e1071包，然后利用e1071包中的svm( )函数，通过给定自变量与因变量，同时给出训练数据，并将参数type值设置为”C”以表示进行分类，由此建立起可用于处理二分类问题的支持向量机模型...4.选择调和参数在用带RBF核(Radial Basis Function)的SVM拟合样本时，gamma和cost这两个参数的取值可能会影响最终的结果。

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eLife:一个开源、高性能的自动睡眠分期工具

对夜间睡眠阶段的分类提供了关于夜间睡眠的总体结构的信息，以及睡眠阶段的持续时间和比例，所有这些都为睡眠障碍和特定疾病状态的诊断提供了信息。...所有其他类别变量都用百分比表示。采用独立性卡方检验评估显著性，效应量参考Cramer 's v。...N3睡眠的总体灵敏度(即正确分类的时间段百分比，见资料和方法)为83.2%，因此所有测试夜的中位f1评分为0.835。...为了更好地理解这些调节因子如何影响精度变异性，作者在模型中包括了所有上述的人口统计变量，以及抑郁症、糖尿病、高血压和失眠的医学诊断，以及从基本事实睡眠评分中提取的特征，如每个睡眠阶段的百分比、记录的持续时间和催眠图中阶段转换的百分比...这些参数的选择是为了防止分类器的过拟合，损失函数定义为acctest和acctrain分别是交叉验证测试/训练的平均准确率。

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如何破解YouTube视频推荐算法

要在算法那里积累下任何变量的取值，你的频道和视频首先得有人来访问你才行。...第二张图是某一天访问视频的总体订阅用户百分比与当日的总体访问次数之间的关系。 ? 七天内的平均“48小时内访问视频的订阅用户百分比” 与每日整个频道视频访问总数之间的关系 ?...七天平均订阅用户访问人数与总体访问访问次数之间的关系这些图标都说明一件事：一旦新上传视频和整个视频库的访问用户百分比走低，那么频道的总体访问次数也会走低。...这意味YouTube在根据一些指标选择一些频道进行推荐，然后只要算法帮这个频道提高访问量。但，壮士请留步，以上还仅仅是理论上的分析！...前面说到，YouTube更注重于提高频道的访问效果，这个观点只是我们推测得到的。频道能够上传很多视频，从而获得和留住大量的目标观众。

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MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据|附代码数据

这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 问题：估计脂肪百分比在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。...十三个物理属性将作为神经网络的输入，而体脂百分比将是目标。该网络通过使用已经知道体脂百分比的人体数据来建立模型，来训练它产生目标值。准备数据函数拟合的数据是两个矩阵，即输入矩阵X和目标矩阵T。...输入矩阵的每一列将有13个元素，代表一个已知脂肪百分比的身体数据。目标矩阵的每一对应列将有一个元素，代表脂肪百分比。加载数据集后，我们可以查看输入X和目标变量T的大小。请注意，X和T都有252列。...这些代表了252种体质（输入变量）和相关的体脂百分比（目标变量）。输入矩阵X有13行，代表13个属性。目标矩阵T只有一行，因为对于每个例子我们只有一个期望的输出，即脂肪百分比。...e = T - Y;hist(e)这个例子说明了如何设计一个神经网络，从身体特征来估计脂肪百分比。----点击文末 “阅读原文”获取全文完整代码数据资料。

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