连续变量

DAY 8 标签编码与连续变量处理

主要内容：字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化字典字典是Python中一种非常常用的数据结构，它是一种可变容器模型，可以存储任意类型的对象。字典中的每个元素都是一个键值对创建字典#空字典empty_dict={}empty_dict2=dict()#等同于empty_dict={}#带初始值的字典person={'name':'Alice','age':25,'city':'New
·2025-07-09 23:06

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.
Unacandoit·2025-07-07 16:49

Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码

尤其是树模型或分类模型时，**将连续变量进行离散化（分箱）+虚拟编码（独热编码）**是一种常见且高效的
Thomas Kant·2025-06-27 16:20

Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签

此时，我们常常希望将连续变量离散化（Discret
Thomas Kant·2025-06-26 12:37

Python训练打卡Day15

importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('ObesityDataSet.csv')data.head()#分离连续变量与离散变量
编程有点难·2025-06-26 01:23

60天python训练营打卡day5

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY5独热编码题目：离散特征的独热编码先按照示例代码过一遍，然后完成下列题目现在在py文件中一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量读取data
·2025-06-25 12:22

特征筛选方法总结（面试准备15）

非模型方法一.FILTER过滤法：1.缺失值比例（80%以上缺失则删除）/方差注意：连续变量只删方差为0的，因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。
爱学习的uu·2025-06-23 17:20

从0开始学习R语言--Day19--连续变量的相关性检验

昨天我们学习了分类变量的检验方法，今天我们来看看连续性变量的相关性检验方法。Pearson一般来说，person适用于两个变量之间满足线性的单调关系，像我们常说的单调递增或单调递减，且我们的变量是连续且正态分布的。简单来说，就是变量拥有无限的可能性，比如身高可能是160.1,160.9，185.32等等，且大部分的值都在平均值附近（比如一个城市成年男性的平均身高）。听起来似乎很简单，但有时候可以有
Chef_Chen·2025-06-11 01:52

stm32F103——ADC与DMA（按键与光敏电阻）

是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值的数字信号。
无敌小小雷·2025-06-10 06:07

Python实战笔记-常用知识点

b，实现数据的爬取c，实现基本的数据分析（SEMMA）S:Sample(收集数据)常用手段：问卷调查，数据库查询，实验室实验，仪器设备的记录E：Explore(数据探索)探索方向：离散变量的分布比例，连续变量的分布形态
MMGNFT·2025-06-04 19:52

DAY 8 标签编码与连续变量处理

目录DAY8标签编码与连续变量处理1.字典的简单介绍2.标签编码3.连续特征的处理：归一化和标准化作业：对心脏病数据集的特征用上述知识完成，一次性用所有的处理方式完成预处理，尝试手动完成，多敲几遍代码。
HINOTOR_·2025-06-02 14:24

Day 6

数据初步可视化内容回顾：单特征可视化：连续变量箱线图（还说了核密度直方图）、离散特征直方图特征和标签关系可视化箱线图美化--->直方图importpandasaspddata=pd.read_csv('
LiuSu789k·2025-06-02 10:28

连续变量的全概率和贝叶斯公式_朴素贝叶斯分类:原理

贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，**尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测。**什么是“
小红帽的灰灰狼·2025-05-28 20:44

参数/非参数检验和连续/离散/分类等变量类型的关系

比如，对于连续变量，参数检验如t检验或ANOVA可能适用，但若数据不满足正态性，可能需要非参数检验如Mann-Whi
一只土卜皿·2025-05-28 19:36

python打卡 DAY 6 描述性统计

目录一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图笔记：1.1.1中文显示配置1.1.2.箱线图绘制1.1.3.核密度直方图1.2离散特征柱状图二.特征和标签关系可视化2.1连续变量vs标签可视化方式
沐兮兮兮·2025-05-26 03:46

决策树 连续变量_决策树在spss中的实现

该方法要求解释变量和被解释变量都是分类变量，如果有连续变量，系统会将连续变量转化为分类变量；穷举CHAID，就是穷举卡方自动交互检验，是CHAID方法的“改进升级版”。CHAID在进行树的
DataStax·2025-05-19 13:51

连续变量与离散变量的互信息法

1.互信息法简介互信息（MutualInformation,MI）是一种衡量两个变量之间相互依赖程度的统计量，它来源于信息论。互信息可以用于评估特征与目标变量之间的相关性，无论这些变量是连续的还是离散的。互信息法是一种强大的特征选择方法，尤其适用于处理复杂的特征与目标变量之间的非线性关系。互信息的基本思想是：如果两个变量之间存在某种依赖关系，那么知道其中一个变量的值可以减少对另一个变量的不确定性。
从零开始学习人工智能·2025-05-05 03:04

R语言cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型实战：检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化

R语言cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型实战：检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化目录R语言使用
statistics.insight·2025-04-11 09:18

连续变量的全概率和贝叶斯公式_全概率公式和贝叶斯公式

(1)条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)(2)乘法公式1.由条件概率公式得：P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)上式即为乘法公式；2.乘法公式的推广：对于任何正整数n≥2，当P(A1A2...An-1)>0时，有：P(A1A2...An-
weixin_39610964·2025-04-09 11:15

r语言和metawin_手把手教你用R的gemtc包对连续变量进行贝叶斯网状Meta分析

来源：微信公众号小侃数据大家好，本教程将介绍如何使用R的gemtc包对连续变量进行贝叶斯网状Meta分析。
weixin_39975055·2025-04-06 06:59

机器学习中使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线

核密度估计图(KDE)核密度估计（KDE）图，一种可视化技术，提供连续变量概率密度的详细视图。在本文中，我们将使用IrisDataset和KDEPlot来可视化数据集。
闵少搞AI·2025-03-31 09:31

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

**数据准备**-**因变量**：需要分析的连续变量（如成绩、收入等）。-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。
zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

数学建模（6）——预测类模型目录

以下是一些常见的预测模型：1.回归模型线性回归（LinearRegression）：用于预测连续变量，通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。
Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

机器学习数学基础：34.点二列

二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
@心都·2025-02-25 05:11

深入探索连续变量量子神经网络：开启量子计算新纪元

深入探索连续变量量子神经网络：开启量子计算新纪元quantum-neural-networksThisrepositorycontainsthesourcecodeusedtoproducetheresultspresentedinthepaper"Continuous-variablequantumneuralnetworks
倪姿唯Kara·2025-02-23 23:08

64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】

目录一、基础统计指标1.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量
扫地僧009·2025-02-14 23:45

数据可视化领域 - 折线图与散点图

折线图折线图主要用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势折线图数据点用线段连接起来，形成折线，它清晰地表示出数据的增长、下降或波动等趋势折线图广泛应用于财务分析、科学研究、气象报告等领域散点图散点图主要用于展示两个变量之间的关系散点图上的每个点都代表了一对数值
我命由我12345·2025-02-11 02:04

量子密钥分发系统设计与实现（一）：系统基本架构讨论

当前市面上能看到的QKD系统主要分为离散型量子密钥分发设备（如基于偏振编码的量子密钥分发系统、时间-相位编码的量子密钥分发系统）和连续变量
关于量子的一切·2025-02-07 17:36

相关性分析——点二列相关分析

点二列相关分析（Point-BiserialCorrelationAnalysis）点二列相关分析是一种用于衡量一个二元变量（通常取值为0和1）与一个连续变量之间相关性的统计方法。
蓝皮怪·2025-02-01 10:56

matlab时域离散信号与系统,时域离散信号和系统的频域分析

在连续时间信号与系统中，信号一般用连续变量时间t的函数表示，系统用微分方程描述，其频域分析方法是拉普拉斯变换和傅立叶变换。
远方有城·2024-09-15 06:50

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

之前已经介绍的变量分析：①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。
CodeWhiz·2024-09-14 14:00

决策树基础概论

不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并
Hello.Reader·2024-09-12 10:28

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于
weixin_39834788·2024-09-07 13:50

机器学习（ML）算法分类

线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

6.stm32的ADC模数转换,单通道,多通道采集实验

是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。2.ADC的作用采集传感器的数据，测量输入电压，检查电池电量剩余，监测温湿度等。典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值
m0_61659911·2024-02-20 14:34

Python3数据分析与挖掘建模（7）使用matplotlib和seaborn画图

1.2常用的可视化方法和对应的库：（1）折线图和曲线图：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。可以使用matplotlib和seaborn来创建这些图形。（2）柱状图和条形图：用于比
鮀城小帅·2024-02-19 11:13

多个总体均值的比较（多元方差分析）

它是广义线性模型的拓展，适用于因变量为连续变量且自变量为分类变量的情况。多元方差分析可以帮助研究者确定各组之间是否存在显著差异，并评估自变量的影响程度。它常用于社会科学、医学研究等领域中。
亦旧sea·2024-02-13 14:53

STM32-ADC模数转换

是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。ADC的作用采集传感器的数据，测量输入电压，检查电池电量剩余，监测温湿度等。典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值的数字信号。
物联网攻城狮·2024-02-12 01:42

SPSS双变量相关分析

其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量，适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。
数据科学作家·2024-02-10 14:49

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理  线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。
抱抱宝·2024-02-10 07:12

12个最常用的matplotlib图例 ！！

文章目录1、折线图2、散点图3、直方图4、柱状图5、箱线图6、热力图7、饼图8、面积图9、等高线图10、3D图11、时间序列图12、树状图总结1、折线图折线图（LinePlot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势
JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:14

利用Joypy绘制嵴线图的案例

·嵴线图一般用于多类别（>5)的连续变量数值分布对比，也因此，如果某一个数据的取值区间过小或者分布平均时，波动不易察觉，且影响图形呈现的视觉美观。
林老头ss·2024-02-09 21:25

数据探索与可视化:可视化分析数据关系-上

目录一、前言二、介绍Ⅰ.连续变量间关系的可视化分析①两个连续变量间关系的可视化方法一：散点图方法二：2D密度曲线图方法三：直方图②多个连续变量间关系的可视化方法一：气泡图
林浩杨·2024-02-09 00:30

使用Python进行数据的描述性分析，用少量的描述性指标来概括大量的原始数据

需要说明的是，基于描述性指标开展的描述性分析通常针对连续变量的数值型数据，通过计算平均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等统计指标的方式来进行，
数据科学作家·2024-02-08 19:41

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在现代数据科学领域，回归预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测连续变量的值
matlab科研助手·2024-02-07 15:32

智慧海洋建设-Task3 特征工程

分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果
1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中，连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示
UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作

线性图线性图是一种常见的图表类型，用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成，每个数据点表示一个观测值，连线
此星光明·2024-02-07 08:17

RISC-V MCU 应用教程之ADC(一)

是指将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。ADC是MCU的重要外设，主要用于传感器的数据采集，常见的ADC类型一般为逐次逼近型。
借过风景·2024-02-06 11:24

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化（Normalization）2.连续变量分箱
恒c·2024-02-05 22:41
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