标称型、数值型

最新推荐文章于 2023-08-17 13:25:07 发布
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分类专栏： 机器学习相关
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标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)

数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)

机器学习学习笔记 --- 标称型数据和数值型数据
杨鑫newlife的专栏
10-18 5295
【标称型数据和数值型数据】 监督学习一般使用两种类型的目标变量：标称型和数值型 标称型：一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（一般用于分类） 数值型：可以在无限的数据中取，而且数值比较具体化，例如4.02,6.23这种值（一般用于回归分析） 监督学习中的分类方法输出是标称型数据。 监督学习中的回归方法输出是数值型数据。   【标称属性和数值属性】 属性，表...
pandas判断标称型和数值型特征数据
weixin_44039266的博客
05-12 1926
现已使用Pandas读取数据集studentmath.csv加粗样式 请获取该数据集各个特征的数据类型，将标称型特征存为nominal_array，数值型特征存为numerical_array 要求：nominal_array和nominal_array为列表结构 提示：可以使用Pandas中的select_dtypes()函数区别字段的类型，比如标称型字段的dtype为object，数值型字段的dtype为int和float 正误判定变量：nominal_array,numerical_array imp
标称型数据和数值型数据_数据的来源与类型以及数据的特征抽取
weixin_26831583的博客
02-05 2117
数据的来源与类型大部分的数据都来自已有的数据库，如果没有的话也可以交给很多爬虫工程师去采集，来提供。也可以来自平时的记录，反正数据无处不在，大都是可用的。数据的类型按照机器学习的数据分类我们可以将数据分成：标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于...
机器学习中标称型数据和数值型数据的区别
kk的任意门
08-29 1813
这两种数据在监督学习的分类一章经常有说到 标称型：一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（一般用于分类） 数值型：可以在无限的数据中取，而且数值比较具体化，例如4.02,6.23这种值
【20210805】【数据分析】标称型数据和数值型数据
诗小葵的博客
08-05 1657
监督学习使用的目标变量一般有两种：标称型数据 和 数值型数据。 1. 标称型数据 即离散值。只在有限目标集中取值，如：”真“ 或 ”假“（主要用于分类）。 2. 数值型数据 即连续值。可以从无限的数值集合中取值，如：0.1、45.5 等（主要用于回归） ...
标称型数据和数值型数据
欢迎光临雨落星辰的博客
04-28 708
标称型数据：一般在有限的数据中取，只存在“是”，“否”两种结果，一般用于分类。 数值型数据：一般在无限的数据中取，数值比较具体化，例如2.12，4.98等，一般用于回归分析。
标称型数据和数值型数据_利用回归模型预测数值型数据
weixin_32657693的博客
01-17 630
回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。“回归”一词比较晦涩，下面说一下这个词的来源：“回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的是根据上一代豌豆种子(双亲)的尺寸来预测下...
UCI标称型数据集（可用与聚类|分类）
09-21
预处理步骤包括数据清洗（去除缺失值、异常值），数据转换（标准化、归一化），特征编码（将标称型数据转换为数值型，如one-hot编码），以及特征选择（减少冗余特征，提升模型效率）。 4. **UCI数据集**：UCI数据集...
标称型数据和数值型数据——机器学习实战
我是张跑跑
01-17 1491
在机器学习实战的学习过程中，其中对数据有一种分类是标称型数据和数值型数据，它们的含义具体如下： 标称型：一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（主要用于分类）; 数值型：可以在无限的数据中取，而且数值比较具体化，例如4.02,6.23这种值（主要用于回归分析)。 ...
数值型与标称型数据说明记录
Don't worry,be happy
12-29 711
标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类) 数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)
机器学习 标称型和数值型概念
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u012005313的专栏
10-15 2万+
参考： 《Machine Learning in Action》第一部分 分类 ############################################################## 在监督学习（supervised learning）的过程中，只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单，机器只需从输入数据中预
R语言之岭回归xt7.6
princessyang的博客
12-05 1万+
第7章 岭回归 7.7 一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高。为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做定量分析，以便找出控制不良贷款的方法。表7.5是该银行所属25家分行2002年的有关业务数据。 （1）计算y与其余4个变量的简单相关系数。 （2）建立不良贷款y对4个自变量的线性回归方程，所得的回归系数是否合理？ （3）分析回归模型的共线性。 （4）采用后退法和逐步回归法选择变量，所得的回归方程的回归系数是否合理，是否还存在共线性？ （5
标称型和数值型的区别
JamesLi6的博客
05-29 5108
     在监督学习（supervised learning）的过程中，只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单，机器只需从输入数据中预测合适的模型，并从中计算出目标变量的结果监督学习一般使用两种类型的目标变量：标称型和数值型标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，比如真与假(标称型目标变量主要用于分类)数值型：数值型目标变量则可以从无限的数...
标称型和数值型（连续型）的区别
进击的扛把子
09-27 822
对于机器学习算法中，数据类型可分为标称型和数值型（连续型），该文章将进行简单的介绍
机器学习 标称型和数值型目标变量
漫步量化
06-20 1168
标称型 结果只在有限目标集中取值，如真假、动物分类集合{爬行类、鱼类、哺乳类、两栖类} 主要用于分类 数值型 可以从无限的数据集中取值，如0.2，0.8，1.2，30。。。 主要用于回归 ...
标称型数据和数值型数据_统计信息中的数据类型-标称，有序，间隔和比率数据类型，并举例说明
cumi6497的博客
08-12 9275
If you're studying for a statistics exam and need to review your data types this article will give you a brief overview with some simple examples. 如果您正在学习统计考试，并且需要检查数据类型，那么本文将通过一些简单的示例为您提供简要概述。 Becau...
机器学习实战第二章
SinkingStone的博客
08-05 1263
K-近邻算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值型和标称型 解释：   标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，比如真与假(标称型目标变量主要用于分类)   数值型（连续型）：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值 工作原理   存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 K-近邻算法的一般流程 收集数据：可以使用任何方法 准备数据：距离计算所需要
【机器学习6】数据预处理(三)——处理类别数据(有序数据和标称数据)
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2302_76305195的博客
08-17 1724
下面，我们将color特征转换为三个新特征：blue、green和blue。然后使用二进制来表示颜色。例如，可以编码blue=1，green=0，red=0.在上面代码中，仅将OneHotEncoder应用于一个列X[:,0],如果想要有选择地变换数组中的某些列，可以使用ColumnTransformer方法。可以看到，分类器将blue转换为0，green转换为1，red转换为2。
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