SELECTION代表随机抽取的结果,它包含了被抽取的参与者。通过这张图,我们可以更直观地理解参与者与抽取结果之间的关系。 扩展功能 上述代码示例只是一个基础的随机抽取功能。如果你希望更灵活地使用它,可以考虑以下扩展: 输入动态人数:让用户输入要抽取的数量。 处理重复抽取:利用random.choices(),可以抽取重复元素,适用...
in selection order so that all sub-slices will also be valid random samples. This allows raffle winners (the sample) to be partitioned into grand prize and second place winners (the subslices). Members of the population need not be hashable or unique. If the population contains repeats, the...
Returns a new list containing elements from the population while leaving theoriginal population unchanged. The resulting list is in selection order so thatall sub-slices will also be valid random samples. This allows raffle winners(the sample) to be partitioned into grand prize and second place w...
first_name = first_two_name[index : index + 2] name.update({"first_name":first_name}) # 取中间姓 - 随机 add_middle_name = "" if random.choice(range(2)) > 0: # 姓名 - 中间字 add_middle_name = middle_name[random.choice(range(len(middle_name) - 1))] # 取性别 - 随机 sex...
67.【主文件和__name__】 68.【导入冲突】 69.【内置模块-random模块】 70.【内置模块-hashlib】 61.【内置函数4-unicode码点ord()、chr()】 unicode码点 ord(),获取指定文本的unicode码(十进制的) chr(),根据十进制unicode码获取对应文本;利用此,可以生成随机字母和数字、汉字 例如: v1 = ord("A")...
简介 选择排序(Selection Sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排…
from sklearn.feature_selectionimportSelectKBest from sklearn.feature_selectionimportchi2 x,y=load_iris(return_X_y=True)x_new=SelectKBest(chi2,k=2).fit_transform(x,y) 2.1.3 信息量 分类任务中,可以通过计算某个特征对于分类这样的事件到底有多大信息量贡献,然后特征选择信息量贡献大的特征。常用的...
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif from sklearn.datasets import load_iris x, y = load_iris(return_X_y=True) mutual_info_classif(x,y) IV IV值(Information Value),在风控领域是一个重要的信息量指标,衡量了某个特征(连续型变量需要先离散化)对目标变量的影响程度。其基本思想是...
from sklearn.feature_selection import RFE# separate into input and output variables# perform feature selectionrfe = RFE(RandomForestRegressor(n_estimators=500, random_state=1), 4)fit = rfe.fit(X, y)# report selected featuresprint('Selected Features:')for i in range(len(fit.support_)):if ...
第五步: 分割数据集: trainset和testset, 可以直接用sklearn.model_selection里面的train_test_split 第六步:使用KNN分类器做分类算法, 看各个k取值下的准确率,从而决定best_k 第七步:使用KNN模型fit trainset,查看testset的准确率 提升模型准确率: