import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sys In [2]: #coding: u…
思路 1.预处理 去除样本差异化(StandardScaler),drop无用样本 数据分布不均衡   上采样(SMOTE,原理K近邻)、下采样 取数据。下采样误伤率大 2.切分训练集测试集 3.模型…
分析预测思路: 数据的预处理:可用绘图查看数据之间的关联性,drop掉无关数据,处理空值,处理样本差异化,独热非数字数据并拼接, 数据分割:先将数据的label值单独分离开,变为X数据集和y标签集两个…
运用逻辑回归等算法进行二分类预测后,只运用精度进行评估会导致巨大误差。这里引入了TPR、FPR等评判标准 TP:正类判断成正类 [1,1] FP:负类判断成正类 [1,0] TN:负类判断成负类 [0…
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline   读取数据 预处理 columns = ['m…
问题 用 Python 实现函数 count_words(),该函数输入字符串 s 和数字 n,返回 s 中 n 个出现频率最高的单词。返回值是一个元组列表,包含出现次数最高的 n 个单词及其次数,即…
import pandas as pd import pymongo import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib in…
from bs4 import BeautifulSoup import requests import pymongo import time from multiprocessing import…
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math x = np.arange(0.03, 3, 0.005) y1 = [m…
unrate = pd.read_csv("file.csv") unrate['DATA'] = pd.to_datatime(unrate['DATA'])   #修改为时间格式(年-月-日) &…