前面文章提到的回归线、皮尔逊相关方法都是针对连续的数值型变量的，当 变量是分类变量（categorical variable） 时，变量之间的相关关系就不能简单地用前两种方法，就算是将有序的名义变量变换成数值型变量的分析效果也不好，受转化的数值量级、取值标准等的影响，没法可靠地评估相关性大小的准确性。我们不得不要讲到...
1. 无序分类变量 无序分类变量(unordered categorical variable)是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。,它又可分为①二项分类,如性别(男、女),药物反应(阴性和阳性)等;②多项分类,如血型(O、A、B、AB),职业(工、农、商、学、兵)等。对于无序分类变量的分析,应先按类别分组,清点各组的观察单位数,...
分类变量(categorical variable)是说明事物类别的一个名称。 比如“性别”就是一个分类变量,他的值为“男”或“女”;“品牌”也是一个分类变量,值可以是“LV”、”爱马仕”、“Gucci”等; 衣服尺寸也是分类变量:比如,XS、S、M、L。 那这种在建模型的时候,要怎么处理那? 我们先看看,变量有几种类型,然后我们再...
Categorical columns that will be ordinal encoded: [‘MSZoning’, ‘Street’, ‘LotShape’, ‘LandContour’, ‘Utilities’, ‘LotConfig’, ‘LandSlope’, ‘Neighborhood’, ‘Condition1’, ‘BldgType’, ‘HouseStyle’, ‘RoofStyle’, ‘Exterior1st’, ‘Exterior2nd’, ‘ExterQual’, ‘ExterCo...
分类变量(Categorical Variable)/ 名义变量(Nominal Variable):字符串表示的数据没有大小关系和等级之分,那么就可以使用独热编码的方式处理成哑变量(虚拟变量)矩阵。 定距变量(Scale Variable):字符串本质上对应到一个有大小高低之分的数据,而且可以进行加减运算,那么只需要将字符串处理成对应的数值即可。
1. 介绍:回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如:房价,人数,降雨量 分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable) 如:颜色类别,电脑品牌,有无信誉 2. 简单线性回归(Simple Linear Regression) 2.1 很多做决定过过程通常是根据两个或者多个变量之间的关系 ...
b多变量的联合可视化:主要研究变量与变量之间的相关性 其中,单变量的可视化,要根据数据的类型来分别处理: 分类变量(categorical variable) 常用的有:饼图、柱形图 数值变量(numerical variable) 常用的有:概率密度图、直方图、箱式图 2 导入数据 3 分类特征 分类特征主要看两个方面: a有几种分类 b每种分类的数量...
另一种常用的用于统计建模或机器学习的转换方式是:将分类变量(categorical variable)转换为“哑变量矩阵”(dummy matrix)或“指标矩阵”(indicator matrix)。如果DataFrame的某一列有k各不同的值,可以派生出一个k列的矩阵或者DataFrame(值为1和0)。这样的做法在下一章(第八章)的地图的例子中有体现(谁让我先看的...
defconvert_cat2num(df):# Convert categorical variable to numerical variable num_encode={'col_1':{'YES':1,'NO':0},'col_2':{'WON':1,'LOSE':0,'DRAW':0}}df.replace(num_encode,inplace=True) 有一些机器学习模型要求变量是以数值形式存在的。这时,我们就需要将分类变量转换成数值变量然后再将...
pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],columns= iris['feature_names'] + ['species'])# set manually the species column as a categorical variabledf['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)# use ".head" to show the first 5 rowsdf.head...