Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-1

最新推荐文章于 2023-09-26 08:53:07 发布
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分类专栏： 个人笔记：python数据分析与挖掘实战 文章标签： python数据分析与挖掘实战 代码纠正
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23261961/article/details/80231625
本文介绍了回归分析和逻辑回归的基本概念，并展示了在运行Python数据分析与挖掘实战中的代码5-1时遇到的参数不匹配错误。通过修改代码，成功建立了随机逻辑回归模型并进行特征筛选，最终训练了逻辑回归模型，模型平均正确率为81.4%。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

介绍

回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 逻辑回归是概率型非线性回归，有2分类和多分类。2分类就是y的取值为0,1 即是 或 否 。 逻辑回归本质还是一种线性模型，筛选出来的变量与结果有比较强的线性关系，非线

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Python数据分析与挖掘实战总结
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《Python数据分析与挖掘实战》代码问题
wx1871428的博客
07-01 669
本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_27469517/article/details/53482563 整个第四章都是数据预处理。 4.1是数据清洗。就是处理无关数据，缺失或者异常数据等等。 具体看书，就不赘述了，还是上代码实践。 书上给的代码是有问题的！ [python] view plain copy [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jAWtEKzT-1625140728196)(https://code.youkuaiyun.com/
python数据分析与挖掘实战（数据探索）
m0_61463713的博客
02-25 1637
根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的的是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？有没有出现从未设想过的数据状态？其中有没有明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？ 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适数据预处理和构建方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码3-3
qhy950207的博客
11-14 1644
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节.rar
08-07
基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节，含每个章节的数据源和源代码demo
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-3
qq_23261961的博客
05-09 3037
python数据分析与挖掘实战第五章挖掘建模例5-3神经网络算法预测销量高低神经网络散发预测销量高低#-*- coding: utf-8 -*-#使用神经网络算法预测销量高低import pandas as pd#参数初始化inputfile = '../data05/sales_data.xls'data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号')...
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码4-1
qq_23261961的博客
05-02 1869
用拉格朗日法进行插补：源码如下：#拉格朗日插值代码import pandas as pd #导入数据分析库Pandasfrom scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径data ...
python数据挖掘与实战 第四章 数据预处理 数据离散化 代码纠错
weixin_46734355的博客
06-03 441
在python数据挖掘与实战的第四章代码4-3的数据离散化中发现问题，纠正后代码如下： 标注了改动1.2.3.4.5 # -*- coding: utf-8 -*- # 数据规范化 import pandas as pd datafile = r'D:\mechine learning\Data Analysis and Mining\chapter4\demo\data\discretization_data.xls' # 参数初始化 data = pd.read_excel(datafile)
Python数据分析与挖掘实战_Python数据分析与挖掘实战_python_数据分析_
09-30
Python数据分析与挖掘实战，实际例子，具体运用。
Python数据分析实战源代码
05-15
资源合计6大章节。 资源包含了数据准备、数据处理、数据的可视化，包括爬虫（网页数据抓取）、MySQL的连接、以及数据分析项目，具备完整的一个数据分析的流程，其中每一个章节都是独立的一个模块。
Python数据分析与挖掘实战学习笔记.md
12-14
Python数据分析与挖掘实战学习笔记-------------Chapter2 主要讲解了运用与数据挖掘相关的几个扩展库进行数据分析与数据的挖掘
数据基本探索（python数据分析与挖掘实战篇）
kylin_learn的博客
07-02 638
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 2 09:33:58 2018 @author: 87671 """ ############### #数据探索 ############### import pandas as pd data=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col=u'日期')#...
机器学习实战：python算法代码汇总
shieh的专栏
08-02 1885
这是是在学习《机器学习实战》这本书时的代码记录情况，用python实现，当然也会包括一些其他的机器学习算法，使用Python实现。 1：【关联规则】Apriori算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客： http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt/article/details/51113753 2：【关联规则】FP-
Python数据分析与挖掘实战
最新发布
code_ent的博客
09-26 851
该python数据分析与挖掘实战内容是统计科内容与人工智能生成内容的结合，可作结构性参考
python数据挖掘与分析实战 第5章 一处错误
niuzhd的博客
08-07 1048
1. f = export_graphviz(dtc,feature_names=data.columns, out_file = f)是data的columns2.加入中文的问题，一定要先把内容保存为UTF-8格式
Python数据分析与挖掘实战（开发流程及常用库安装）
Xy-Huang的博客
06-02 802
操作系统：Windows Python：3.5Python数据分析与挖掘主要流程如图： 基本上做一个数据分析，大致的流程都是这样的。最后根据模型说明进行相关的事务决策。这里简单说一下数据采集，如果数据来源是来自于数据库，直接获取数据库数据即可。如果是源于网站上的数据，这个可以实现爬虫方式爬取数据。基本上数据采集来源都是这2部分的比较多。这里就不做详细的说明。 后续会详细解说后面的流程。这里用
python数据分析与挖掘实战数据离散化代码勘误
zhaoqqa的博客
08-15 622
在运行梳理的代码时，发现了许多错误，经过不懈努力，终于跑通了代码 发现在跑源代码时，会出现如下错误 只有可能是这里出了问题，所以我将data改为了数组形式。然后又报错 所以将sort改为了sort_values（）结果又出现了新错误 然后只能修改为   好了，终于出结果了 ...
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