rubyw的博客

Python 实现相对复杂，通常需要借助专门的库。

【代码】机器学习：多个分类模型建模融合。

通过以上步骤，我们完成了对投诉内容的情感分析。从数据读取、预处理，到情感分析、结果展示，完整地实现了一个情感分析流程。该流程可以根据具体需求进行调整和扩展，例如使用更高级的情感分析模型（如BERT）来提高分析的准确性。

【代码】Python实现KNN算法。

【代码】Python实现线性逻辑回归和非线性逻辑回归。

• Tibshirani(1996)提出了Lasso(The Least Absolute Shrinkage and Selectionator operator)算法。• 通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标（变量）的系数为零（岭回归估计系数等于0的机会微乎其微，造成筛选变量困难），解释力很强。• 擅长处理具有多重共线性的数据，与岭回归一样是有偏估计。

交叉验证是一种用于评估模型性能和选择超参数的方法。其中，k折交叉验证是最常用的形式之一。它将数据集分为k个相似大小的折（folds），然后执行k次训练-测试过程，每次选择一个不同的折用作测试集，其余折用作训练集。最后，将k次测试的性能指标的平均值作为最终性能指标。进行k折交叉验证，并输出交叉验证的均方误差（MSE）得分。这个得分可以用于评估模型性能。将特征转换为多项式特征，并创建一个多项式回归模型。在scikit-learn库中，可以使用。在这个例子中，我们使用。

【代码】Python岭回归(Ridge Regression)

【代码】Python线性回归标准方程。

多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。多项式回归的一般形式为：在实际应用中，可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法。在Python中，可以使用各种库（如NumPy、SciPy和scikit-learn）来实现多项式回归。

【代码】Python多元线性回归sklearn。

【代码】python一元线性回归：梯度下降法、损失函数。

中国全体居民的消费水平与经济发展数量关系的分析改革开放以来，随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究中国全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。影响居民人均消费水平的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是经济发展水平。从理论上说经济发展水平越高，居民消费越多。被解释变量选择能代表城乡所有居民消费的“全体居民人均年消费水平”(元/人)；

1.Bottle Bottle 是一个非常小巧但高效的微型 Python Web 框架，它被设计为仅仅只有一个文件的 Python 模块，并且除 Python 标准库外，它不依赖于任何第三方模块。Bottle 和 Flask 在使用上相似，而且 Flask 的文档资料更全，发布的服务更稳定，因此下面重点以 Flask。框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果返回给用户的内容比较复杂时，需要借助 Jinja2。模板来实现对模板的处理，即将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。

说明：因为评分方式是以有资金需求的中小企业公司户的F-Measure来评估预测结果的好坏，而样本极其不均衡，所以需要通过上采样来调整数据分布，我这里使用了smote方法（考试中时间来不及直接是1的样本×40）如果使用RandomForest，则建议把缺失值填充为-1。2）、黄色部分的字段是有相关性的，比如ck-saveall = ck-savetime ×ck-saveavg，所以可以通过计算填充；3）、ck这个字段和后面带ck字样的字段都有关系，理论上应该后面字段中只要有一个值>0，ck就是1；

【代码】财政收入预测分析：时间序列分析。

这些数据都是统计年鉴上公开的，文中用的是96年至16年的数据

处理样本不均衡的几种方法