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关于python代码中，变量是否需要定义的疑问
编写代码时，发现，部分变量如单独定义的话，会方便后面的使用。但是这个貌似也会延长代码运行时间。 而有时候，我也发现，一个表达式如果不定义为一个变量的话，写起来很长，不便于阅读。同时，有时候一样会增加代
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如何对python代码进行优化，以提高运行速度
遇到个代码优化的问题。。想请教下。。这段代码，结构或是哪里该如何优化下，以提高运行速度。。 大致情况先介绍下： 代码需要考虑指定文件的输出 也就是相应数据是否需要计算；代码中的if output1 /
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如何快速批量转换多列的数据格式
手头一组数据，其中有10多个列，其中有连续几列数据，需快速转换为浮点型。 我用的代码是： data[data.columns[1:-1]] = data[data.columns[1:-1]].app
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python中如何简单地判别众数，及其个数？
手头一组数据，大致情况如下： 需要将数据按组别，分别求其众数对应的LEVEL数值。(要求是：如众数不唯一，则要取LEVEL最大的值 即，如果A组中，有3个LEVEL（2,3,6）数量都是5个，则取6）
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python代码如何改进，以记录数据中每列的异常值
我手头有一组数据，其中有些异常值，已经被替换成了-1值。 我需要新生成一列，列中注明每行数据中，那几列的数值是异常的。。具体代码该怎么写呢？ 数据大致情况如下：（我需要在remark列的每一行中，注明
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cmd环境下运行python程序，导入pandas包发现报错importerror..
请教下，安装python后，环境变量也设置好了。用pip命令安装pandas和numpy 也都成功了。 但是在cmd环境下运行python命令，导入pandas包的时候，却报错: ImportErro
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pandas中如何方便实现excel中的countif函数？
如图所示，我需要统计每行中比指标值大的列的个数。。excel很容易用countif函数来计数。。 但是我用pandas死活搞不出结果来。。 我的代码是： np.where(data[data.colu
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问卷调查的数据，该如何处理清洗
手头一份问卷调查报告，需要对其清洗数据并建模，以便日后预测。 数据中含有不少字符串格式的字段，需要将其转换成数值格式。但是由于是问卷调查，答案五花八门，即使将手头数据的字符转换成了数值，也无法保证将来
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折腾半天出来的模型过拟合了，但是精度还是挺高的。。可以采纳这种模型么？
这个分类模型，是搞了好久，最终用过采样的方法，训练出来了。准确度相对已经是最高的情况了。。 但是仍旧存在过拟合问题。。想请问下，这样的情况下，模型还能否采纳？
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关于Sklearn中的数据标准化处理疑问
我用sklearn中的preprocessing.StandardScaler， 及自己编写计算公式，同时对数据进行标准处理，发现两种方法出来的结果有些不太一样。。 请问下，这个是为什么？
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网格搜索，得出最优参数后的训练模型，是采用训练数据集，还是直接用的数据全集？
关于网格搜索，还是有些不太明白的地方： 网格搜索GridSearchCV中，其实已经包含了交叉验证了（cv默认值是10）。那通过网格搜索得到最优参数后，正式训练模型时，是使用训练数据集（用原始数据集切
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分类模型预测的类别如何进行识别
我的模型数据中，原始目标变量设置了类别，分别是3，4，5（原来的标准是1-6，但是数据实际分类出来只符合了3,4,5三种类别，其他类别没有数据匹配到）； 而模型预测出来的类别却自动命名为0，1，2。
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网格搜索时，模型是否需要先fit下？
有点迷糊了。。网格搜索前，模型是否需要fit下呢？ 也就是下面代码对不对？ params_1 = {'max_features':range(3,11,2)} rf1 = RandomForestCl
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李航老师的统计学习方法中的凸优化问题
统计学习方法第215页最后一句话： 支持向量机学习、逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习、条件随机场学习是凸优化问题，全局最优解保证存在。而其他学习问题则不是凸优化问题。 这句话有些不理解。。意思是其他学习问
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模型训练时，如何纳入时间变量？
手头有一批数据，其中大部分是连续型数值变量，部分是分类型变量，还有一个时间记录。 模型的目的是分析一种水质污染情况，用于监控污染物的排放，并提出针对性的方案。（主要是多家企业的排放，气象数据，水温等数
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定量和定性数据之间的相关性判别
有点被这个相关性搞混淆了。请高手指点迷津： 定量数据之间，如何进行相关性分析？ --我记得是用皮尔逊相关（适用线性相关的定量数据），斯皮尔曼相关（适用非线性相关的定量数据），不知道对不对； 定性数据之
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关于模型训练的几个疑问
模型训练前，需要确定损失函数，及是否需要正则化。这个一般情况下，是根据经验或是根据数据的实际情况来确定么？ 又或者是根据所选择的模型来选择？ 确定好策略后，模型训练结束的标准就是经验风险或结构风险是否
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如何判断模型数据中有无隐变量
李航老师的统计学习方法中的EM算法提到了隐变量的概念，我看得有些迷糊： 如何判断数据中有无隐变量？ 现实生活中，比如要研究空气污染的模型，那数据采集下来，怎么能做到不包含隐变量？如果无法保证的话，那不
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关于神经网络模型的疑问
神经网络模型，因为其随机性，每次训练出来的结果中准确度不太一样。想请问下： 每次训练的准确度会相差很多么？ 我自己试过几次，貌似不会很大。但是个人经验不足，不敢确认； 假使准确度相差较大，而当前的模型
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