python中k=k2与k=k2有什么区别这两个运算符都表示除法,但是这两个运算符在Python2和Python3里面的表现是不一样的。在python2里面,运算符和的结果是一样的,都没有小数,举个例子来说,k=52,那么k的值就是2,k=52,k的结果也还是22023-04-18Python240
用R完成倾向性得分匹配倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分2023-03-06Python140
python之k-近邻算法(sklearn版)上文借用了numpy和pandas等模块自编了k-近邻算法 python之k-近邻算法(非sklearn版) ,这次借用sklearn轮子来实现一下 数据还是用上篇文章的数据来 https:pan.baidu.coms1zIG2023-02-26Python160
python分类算法有哪些常见的分类算法有:K近邻算法决策树朴素贝叶斯SVMLogistic Regressionl1 = ['a', 'c', 't']l2 = ['3412a342142023-02-25Python190
用R完成倾向性得分匹配倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分2023-02-24Python220
kNN(k-NearestNeighbor)算法参考《数据挖掘10大算法》对kNN算法进行基本总结,附有一个Python3的简例。基本思想从训练集中找出 k 个最接近测试对象的训练对象,再从这 k 个对象中找出居于主导的类别,将其赋给测试对象。定位由于这2023-02-24Python190
用R完成倾向性得分匹配倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分2023-02-24Python280
R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然,得看数据量有多大,以及复杂程度。只要训练集&2023-02-23Python200
python之k-近邻算法(sklearn版)上文借用了numpy和pandas等模块自编了k-近邻算法 python之k-近邻算法(非sklearn版) ,这次借用sklearn轮子来实现一下 数据还是用上篇文章的数据来 https:pan.baidu.coms1zIG2023-02-16Python210