2021年9月30日
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本章节主要说的迁移学习的事情,迁移学习简单来说:举个例子,新产品上线,建模使用其他产品和少量新产品的数据建模,不码字,具体百度吧。 全部代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 24 15:25:58 2019 @author: zixin
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posted @ 2021-09-30 18:09
小小喽啰
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2021年9月29日
摘要:
本次章节的2个疑点: 1.决策树是不需要处理缺失值得,梅老师也乜有处理缺失值,tree.DecisionTreeRegressor在梅老师那里是运行成功的,但是我的报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for
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posted @ 2021-09-29 15:12
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摘要:
主要修改点有2处: 1.xgboost的参数,有些参数现版本的xgboost是没有的,需要注释掉或者使用现在的替换 2.xgboost版评分映射的问题,由于预测的是逾期的概率,因此我们需要使用基础分-后面的,而不是+ #%% import pandas as pd from sklearn.metr
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posted @ 2021-09-29 10:44
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2021年9月26日
摘要:
20221118补充 关于分类问题的base,回归是均值,分类是:base_values + sum(shap_values[0].values) = ln(p/1-p) 下面直接看代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 10:07
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posted @ 2021-09-26 19:12
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基于模型刷选特征方法有:排列重要性、shap value、null importance 这里简单介绍一下排列重要性: 一、排列重要性原理 首先建立一个模型,计算某列特征重要性时,打乱该列顺序,其余列不变,然后再使用打乱后的数据来预测,最后计算正确率;如果某列对模型预测很重要,那么打乱该列顺序之后,
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posted @ 2021-09-26 16:46
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摘要:
一个文件中有多个格式相同的sheet,我们想要批量合并这些sheet,然后将处理好的文件放到一个新的文件中去: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 22 11:18:51 2021 @author: xxx """ import xlrd i
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posted @ 2021-09-26 10:58
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2021年9月17日
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工作中会遇到将不同的DataFrame 写到同一个Excel的不同sheet中的需求,可以使用pd.ExcelWriter: writer = pd.ExcelWriter('某个Excel.xlsx') df1.to_excel(writer,"第一个sheet") df2.to_excel(wr
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posted @ 2021-09-17 18:06
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2021年9月6日
摘要:
工作中会遇到这样的需求,有多个Excel的格式一样,都有多个sheet,且每个sheet的名字和格式一样,我们需要按照sheet 合并,就是说合并后的表的格式和合并钱的格式是一样的。A、B、C表格式如图 现在需要合并成下图: 我这次处理是保留第一个表的首行,其余的表的首行都不保留。因此结果会和上面有
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posted @ 2021-09-06 14:59
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2021年9月1日
摘要:
工作中会涉及到以省份为维度去统计一些数据,这就需要画一下地图,百度一下,看到这个文章写得比较简单易懂,故记录一下。 文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/45202403 我只需要画中国地图,因此只记录下面这两种方法: 1.pyecharts在v1.x之后支持链式调用
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posted @ 2021-09-01 10:49
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2021年8月9日
摘要:
本文主要记录一下toad有关的学习资料,以及操作过程 先把连接放上: github主页: https://github.com/amphibian-dev/toad 文档:https://toad.readthedocs.io 演示:https://toad.readthedocs.io/en/la
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posted @ 2021-08-09 09:39
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