Python计算训练数据集中某个分类变量阴性标签样本的不同水平或分类值的统计个数以及比例

Python计算训练数据集中某个分类变量阴性标签样本的不同水平或分类值的统计个数以及比例

在数据分析和机器学习中，了解数据集中分类变量的分布情况是非常重要的。其中一个常见的任务是计算某个分类变量的阴性标签样本在不同水平或分类值上的统计个数以及比例。在本文中，我将介绍如何使用Python来实现这个任务。

首先，我们需要加载数据集。假设我们的数据集存储在一个名为data的DataFrame中，并且我们要分析的分类变量的列名为category，阴性标签的值为negative。我们可以使用pandas库来加载和处理数据。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 查看数据集的前几行
print