categorical-data

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R : 테스트 데이터로 예측할 때 새로운 레벨의 요소

데이터 세트에서 비슷한 논리로 아래에 게시 된 코드로 오류가 발생합니다. 나는 훈련 데이터의 수를 늘리려고했지만 해결하지는 못했다. 이미 모든 NA 값을 제외했습니다. model.frame.default에서 오류 (약관 newData에, na.action = na.action, xlev = 개체 $의 xlevels) : 요인 y는이 새로운 수준의 L, X

r categorical-data 2017-12-04

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"unfair"pandas categorical.from_codes

범주 형 데이터에 레이블을 지정해야합니다. 우리가 홍채 예를 살펴 보자 : 그것은 인쇄됩니다 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print "targets: ", np.unique(iris.target) pr

python pandas categorical-data python-iris 2017-12-17

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pandas crosstab : 가중 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까? 행 및 열 합계를 추가하는 방법은 무엇입니까?

두 가지 범주 변수 (예 : 도시 및 색상), 백분율이있는 열 및 가중치가있는 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 도시와 색상의 크로스 탭을 만들고 싶습니다.이 두 가지 조합에 대해 퍼크의 가중 평균을 보여줍니다. 나는 아래에있는 코드에서 먼저 가중치 x perc을 가진 열을 만든 다음, (가중치 x 퍼크)의 합계를 가진 하나의 크로스 탭과 가중치의 합계를 갖

python pandas crosstab categorical-data 2017-11-01

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대상 기반 인코딩을 수행하는 방법 R

몇 가지 범주 형 변수가 있는데 대상 기반 인코딩을 수행하려고합니다. 다음 내 코드 str(df) var1 Factor w/8 levels "1", "2", "3"... var2 Factor w/5 levels "1", "3", "5"... etc target Factor w/2 levels "1", "0" 내가 이벤트 속도의 확률로 이러한 요소의

r encoding categorical-data 2017-11-02

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두 개의 범주 형 변수와 상호 작용을 사용하여 다중 회귀 분석에서 계수 및 p- 값을 계산하는 방법

선형 회귀를 처음 사용하므로 두 가지 범주 형 예측 변수와 함께 여러 선형 회귀 분석의 결과를 해석하는 데 도움이되기를 바랍니다. 상호 작용 용어. LM (H1A1c ~ 모음 * 스피커, 데이터 = 데이터) 모음 및 스피커가 모두 범주 형 변수 : 나는 다음과 같은 선형 회귀했다. 모음은 "호흡", "모달"또는 "삐걱 거리다"일 수 있으며 4 개의 다른 스

linear-regression categorical-data interaction p-value 2017-11-02

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범주 형 변수와 연속 형 변수가 모두있는 경우 데이터 프레임 대신 차이 행렬을 사용할 수 있습니까?

필자는 RI에 연속적이고 범주 형 변수가 모두있는 데이터 프레임을 사용하고 있습니다. 제 질문은 : 일부 기능에서는 숫자 행렬 또는 데이터 프레임이 허용되는 경우 데이터 프레임 대신 비공유 행렬을 사용할 수 있습니까? 예를 들어 LOF 알고리즘에 대한 함수 인 lofactor()를 사용하고 싶습니다. 그리고 데이터에 몇 가지 범주 형 변수가있는 동안 숫자

r cluster-analysis categorical-data 2017-11-04

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개수 및 비율이 포함 된 범주 형 변수의 판별 데이터 프레임을 MultiIndex로 변환

여러 가지 범주 형 변수가 포함 된 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 예를 들면 : import pandas as pd d = {'grade':['A','B','C','A','B'], 'year':['2013','2013','2013','2012','2012']} df = pd.DataFrame(d) 나는 다음과 같은 속성을 가진 Mult

python pandas dataframe categorical-data 2017-12-28

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R의 위험 평가 모델은 요인의 특정 수준의 확률을 얻기 위해

저는 위험 분석가로 일하고 있습니다. 나의 상사는 어떻게 해야할지 모르는 과제를 나에게 할당했습니다. 지금 당장 특정 조건 하에서 확률을 얻고 싶습니다. 예를 들어 데이터는 다음과 같습니다. sex hair_color Credit_Score Loan_Status "Male" "Red" "256" "bad" "Female" "black" "133

r prediction glm categorical-data risk-analysis 2017-11-09

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"더미"는 R 값이 두 가지 인 요소를 코딩합니다.

내가 무엇을 요구하는지 더 좋은 방법이 있는지는 확실하지 않습니다. 기본적으로 경로 데이터 (예 : LAX-BWI, SFO-JFK 등)가 있습니다. 나는 기본적으로 모든 공항에 대해 비행이 감동 (방향성은 중요하지 않으므로 LAX-BWI는 BWI-LAX와 동일 함)하는 1을 갖기 때문에 더미로 만들고 싶습니다. 그래서 예를 들면 : ROUTE | OFF

r data-science categorical-data 2017-11-20

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Python pandas 문자열 SQL 데이터베이스의 범주 데이터 처리

팬 데이터 데이터 프레임을 읽어야하는 큰 데이터 집합이 있습니다. 다소 긴 문자열을 포함하는 많은 양의 범주 형 데이터가 포함되어 있습니다. 팬더를 사용하려고합니다. read_sql_query 메소드 어떤 열을 범주 형 데이터로 처리해야하는지 지정할 수 없습니다. 이것은 메모리 문제가 있음을 의미합니다. 나는 R과 같은 것을 지정할 수있는 배경을 가지고 있

python database pandas categorical-data 2017-11-22

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