精华内容
下载资源
问答
  • Python特征分析- 相关性分析

    千次阅读 2020-05-12 10:35:16
    Python特征分析- 相关性分析相关性分析引入库图示初判变量之间的线性相关性散点图矩阵初判多变量间关系Pearson相关系数创建样本数据正态性检验 → pvalue >0.05制作Pearson相关系数求值表求出rPearson相关系数 - ...

    相关性分析

    介绍:分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
    方法:图示初判 / Pearson相关系数(皮尔逊相关系数) / Sperman秩相关系数(斯皮尔曼相关系数)

    引入库

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy import stats
    %matplotlib inline
    

    图示初判

    变量之间的线性相关性

    data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(50)*50).sort_values()
    data3 = pd.Series(np.random.rand(50)*500).sort_values(ascending = False)
    # 创建三个数据:data1为0-100的随机数并从小到大排列,data2为0-50的随机数并从小到大排列,data3为0-500的随机数并从大到小排列,
    
    fig = plt.figure(figsize = (10,4))
    ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
    ax1.scatter(data1, data2)
    plt.grid()
    # 正线性相关
    
    ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
    ax2.scatter(data1, data3)
    plt.grid()
    # 负线性相关
    

    *

    在这里插入图片描述

    散点图矩阵初判多变量间关系

    data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])
    pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(8,8),
                      c = 'k',
                     marker = '+',
                     diagonal='hist',
                     alpha = 0.8,
                     range_padding=0.1)
    data.head()
    

    *

    在这里插入图片描述

    Pearson相关系数

    创建样本数据

    data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
    data = pd.DataFrame({'value1':data1.values,
                         'value2':data2.values})
    print(data.head())
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    

    *

    在这里插入图片描述

    正态性检验 → pvalue >0.05

    u1,u2 = data['value1'].mean(),data['value2'].mean()  # 计算均值
    std1,std2 = data['value1'].std(),data['value2'].std()  # 计算标准差
    print('value1正态性检验:\n',stats.kstest(data['value1'], 'norm', (u1, std1)))
    print('value2正态性检验:\n',stats.kstest(data['value2'], 'norm', (u2, std2)))
    print('------')
    # 正态性检验 → pvalue >0.05
    
    

    在这里插入图片描述

    制作Pearson相关系数求值表

    
    data['(x-u1)*(y-u2)'] = (data['value1'] - u1) * (data['value2'] - u2)
    data['(x-u1)**2'] = (data['value1'] - u1)**2
    data['(y-u2)**2'] = (data['value2'] - u2)**2
    print(data.head())
    print('------')
    # 制作Pearson相关系数求值表
    
    
    

    *

    在这里插入图片描述

    求出r

    r = data['(x-u1)*(y-u2)'].sum() / (np.sqrt(data['(x-u1)**2'].sum() * data['(y-u2)**2'].sum()))
    print('Pearson相关系数为:%.4f' % r)
    # 求出r
    # |r| > 0.8 → 高度线性相关
    
    Pearson相关系数为:0.9969
    
    

    Pearson相关系数 - 算法

    data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
    data = pd.DataFrame({'value1':data1.values,
                         'value2':data2.values})
    print(data.head())
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    data.corr()
    # pandas相关性方法:data.corr(method='pearson', min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
    # method默认pearson
    

    *

    在这里插入图片描述

    Sperman秩相关系数

    创建样本数据

    data = pd.DataFrame({'智商':[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                        '每周看电视小时数':[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
    print(data)
    print('------')
    # 创建样本数据
    

    *

    在这里插入图片描述

    重新排序、index

    data.sort_values('智商', inplace=True)
    data['range1'] = np.arange(1,len(data)+1)
    data.sort_values('每周看电视小时数', inplace=True)
    data['range2'] = np.arange(1,len(data)+1)
    print(data)
    print('------')
    # “智商”、“每周看电视小时数”重新按照从小到大排序,并设定秩次index
    
    

    *

    在这里插入图片描述

    求出rs

    data['d'] = data['range1'] - data['range2']
    data['d2'] = data['d']**2
    print(data)
    print('------')
    # 求出di,di2
    
    n = len(data)
    rs = 1 - 6 * (data['d2'].sum()) / (n * (n**2 - 1))
    print('Pearson相关系数为:%.4f' % rs)
    # 求出rs
    

    *

    在这里插入图片描述

    Pearson相关系数 - 算法

    data = pd.DataFrame({'智商':[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                        '每周看电视小时数':[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
    print(data)
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    data.corr(method='spearman')
    # pandas相关性方法:data.corr(method='pearson', min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
    # method默认pearson
    

    *

    在这里插入图片描述

    • python 数据特征分析

    1. Python数据特征分析-分布分析
    2. Python数据特征分析-对比分析
    3. Python数据特征分析-统计分析
    4. Python数据特征分析-帕累托分析
    5. Python数据特征分析-正态性检验
    6. Python数据特征分析-相关性分析

    展开全文
  • #相关性分析:分析连续变量之间线性相关程度的强弱,并用适当的统计指标表示出来 # 直接绘制散点图 # 绘制散点图矩阵:当同事考虑变量间的相关关系时,可以利用散点图矩阵同时绘制各变量间的散点图。 # 计算相关...
    #相关性分析:分析连续变量之间线性相关程度的强弱,并用适当的统计指标表示出来
    # 直接绘制散点图
    # 绘制散点图矩阵:当同事考虑多个变量间的相关关系时,可以利用散点图矩阵同时绘制各变量间的散点图。
    # 计算相关系数:二元变量的相关性分析中常用pearson相关系数,spearman秩相关系数和判定系数;pearson相关系数要求连续变量的取值服从正态分布,不服从正态分布的变量、分类或者等级变量之间采用spearman秩相关系数
    # 一个变量相同的取值必须有相同的秩次。只要两个变量具有严格单调的函数关系,那么他们就是完全spearman相关的,pearson相关只有在变量具有线性关系时才是完全相关的。
    # 在正态分布假定下,spearmanpearson在效率上是等价的,对于连续测量数据,pearson更适合。
    # 判定系数:是相关系数的平方,用来衡量回归方程对y的解释成都。
    # 餐饮销量数据相关性分析代码
    from __future__ import print_function
    import pandas as pd
    catering_sale='E:/WTTfiles/自我学习/机器学习/python数据分析与挖掘实战/chapter3/demo/data/catering_sale_all.xls'
    data=pd.read_excel(catering_sale,index_col=u'日期')
    print(data.corr())
    print(data.corr()[u'百合酱蒸凤爪'])#只显示百合酱蒸凤爪与其它菜式的相关系数
    print(data[u'百合酱蒸凤爪'].corr(data[u'翡翠蒸香茜饺']))#计算百合酱蒸凤爪与翡翠蒸香茜饺之间的相关系数
    
    
    
    # 一些pandasnumpy的常用函数和作图函数
    #>>> import pandas as pd
    # >>> D=pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)])
    # >>> D.corr(method='pearson')
    # >>> s1=D.loc[0]
    # >>> s2=D.loc[1]
    # >>> s1.corr(s2,method='pearson')
    # >>> import numpy as np
    # >>> D=pd.DataFrame(np.random.randn(6,5))
    # >>> D.cov()
    #>>> D=pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)])
    # >>> D.corr(method='spearman')
    #>>> D=pd.DataFrame(np.random.randn(6,5))
    # >>> D.skew()
    #>>> D.kurt()
    # >>> D.describe()
    # >>> D=pd.Series(range(0,20))
    # >>> D.cumsum
    
    # >>> import matplotlib.pyplot as plt
    # >>> plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    # >>> plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    # >>> plt.figure(figsize=(7,5))
    # >>> import numpy as np
    # >>> x=np.linspace(0,2*np.pi,50)
    # >>> y=np.sin(x)
    # >>> plt.plot(x,y,'bp--')
    # [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001F715CE3710>]
    # >>> plt.show()
    # >>> import matplotlib.pyplot as plt
    # >>> labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
    # >>> sizes=[15,30,45,10]
    # >>> colors=['yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral']
    # >>> explode=(0,0.1,0,0)
    # >>> plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
    # >>> plt.axis('equal')
    # >>> plt.show()
    
    # >>> import matplotlib.pyplot as plt
    # >>> import numpy as np
    # >>> x=np.random.randn(1000)
    # >>> plt.hist(x,10)
    # >>> plt.show()
    
    # >>> import pandas as pd
    # >>> x=np.random.randn(1000)
    # >>> D=pd.DataFrame([x,x+1]).T
    # >>> D.plot(kind='box')
    # <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001F715A7E898>
    # >>> plt.show()
    
    # >>> erro=np.random.randn(10)
    # >>> y=pd.Series(np.sin(np.arange(10)))
    # >>> y.plot(yerr=erro)
    # >>> plt.show()
               百合酱蒸凤爪    翡翠蒸香茜饺   金银蒜汁蒸排骨     乐膳真味鸡     蜜汁焗餐包      生炒菜心    铁板酸菜豆腐  \
    百合酱蒸凤爪   1.000000  0.009206  0.016799  0.455638  0.098085  0.308496  0.204898   
    翡翠蒸香茜饺   0.009206  1.000000  0.304434 -0.012279  0.058745 -0.180446 -0.026908   
    金银蒜汁蒸排骨  0.016799  0.304434  1.000000  0.035135  0.096218 -0.184290  0.187272   
    乐膳真味鸡    0.455638 -0.012279  0.035135  1.000000  0.016006  0.325462  0.297692   
    蜜汁焗餐包    0.098085  0.058745  0.096218  0.016006  1.000000  0.308454  0.502025   
    生炒菜心     0.308496 -0.180446 -0.184290  0.325462  0.308454  1.000000  0.369787   
    铁板酸菜豆腐   0.204898 -0.026908  0.187272  0.297692  0.502025  0.369787  1.000000   
    香煎韭菜饺    0.127448  0.062344  0.121543 -0.068866  0.155428  0.038233  0.095543   
    香煎罗卜糕   -0.090276  0.270276  0.077808 -0.030222  0.171005  0.049898  0.157958   
    原汁原味菜心   0.428316  0.020462  0.029074  0.421878  0.527844  0.122988  0.567332   
    
    
                香煎韭菜饺     香煎罗卜糕    原汁原味菜心  
    百合酱蒸凤爪   0.127448 -0.090276  0.428316  
    翡翠蒸香茜饺   0.062344  0.270276  0.020462  
    金银蒜汁蒸排骨  0.121543  0.077808  0.029074  
    乐膳真味鸡   -0.068866 -0.030222  0.421878  
    蜜汁焗餐包    0.155428  0.171005  0.527844  
    生炒菜心     0.038233  0.049898  0.122988  
    铁板酸菜豆腐   0.095543  0.157958  0.567332  
    香煎韭菜饺    1.000000  0.178336  0.049689  
    香煎罗卜糕    0.178336  1.000000  0.088980  
    原汁原味菜心   0.049689  0.088980  1.000000  
    百合酱蒸凤爪     1.000000
    翡翠蒸香茜饺     0.009206
    金银蒜汁蒸排骨    0.016799
    乐膳真味鸡      0.455638
    蜜汁焗餐包      0.098085
    生炒菜心       0.308496
    铁板酸菜豆腐     0.204898
    香煎韭菜饺      0.127448
    香煎罗卜糕     -0.090276
    原汁原味菜心     0.428316
    Name: 百合酱蒸凤爪, dtype: float64
    0.009205803051836482
    
    展开全文
  • Python中的正则化内核规范相关性分析。 安装 您可以使用pyrcca从PyPI安装最新版本的pyrcca : pip install pyrcca 您可以从GitHub安装pyrcca的开发版本,方法pyrcca : pip install git+git://github....
  • 相关性分析是指对两个或个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度 一般常用四种方法: - 画图判断 - pearson(皮尔逊)相关系数 - sperman(斯皮尔曼)相关系数 - Cosine similarity ...

    数据特征分析技能—— 相关性检验
    相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度 
    一般常用四种方法: 
    - 画图判断 
    - pearson(皮尔逊)相关系数 
    - sperman(斯皮尔曼)相关系数 
    - Cosine similarity (余弦相关系数)

     

     

    绘制图形判断

    一般对于强相关性的两个变量,画图就能定性判断是否相关

    (1)散点图向量分析干系 

    #random产生高斯分布
    #uniform产生均匀分布
    
    data1 = pd.Series(np.random.rand(50)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(50)*50).sort_values()
    data3 = pd.Series(np.random.rand(50)*500).sort_values(ascending = False)
    # 创建三个数据:data1为0-100的随机数并从小到大排列,data2为0-50的随机数并从小到大排列,data3为0-500的随机数并从大到小排列,
    
    fig = plt.figure(figsize = (10,4))
    ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
    ax1.scatter(data1, data2)
    plt.grid()
    # 正线性相关
    
    ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
    ax2.scatter(data1, data3)
    plt.grid()
    # 负线性相关
    

    (2)散点图矩阵初判多变量间关系

    data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])
    pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(8,8),
                             c = 'k',
                             marker = '+',
                             diagonal='hist',
                             alpha = 0.8,
                             range_padding=0.1)
    data.head()

    è¿éåå¾çæè¿°

    pearson(皮尔逊)相关系数

    要求样本满足正态分布 
    - 两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商,其值介于-1与1之间

     

    data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
    data = pd.DataFrame({'value1':data1.values,
                         'value2':data2.values})
    print(data.head())
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    u1,u2 = data['value1'].mean(),data['value2'].mean()  # 计算均值
    std1,std2 = data['value1'].std(),data['value2'].std()  # 计算标准差
    print('value1正态性检验:\n',stats.kstest(data['value1'], 'norm', (u1, std1)))
    print('value2正态性检验:\n',stats.kstest(data['value2'], 'norm', (u2, std2)))
    print('------')
    # 正态性检验 → pvalue >0.05
    
    
    data['(x-u1)*(y-u2)'] = (data['value1'] - u1) * (data['value2'] - u2)
    data['(x-u1)**2'] = (data['value1'] - u1)**2
    data['(y-u2)**2'] = (data['value2'] - u2)**2
    print(data.head())
    print('------')
    # 制作Pearson相关系数求值表
    
    r = data['(x-u1)*(y-u2)'].sum() / (np.sqrt(data['(x-u1)**2'].sum() * data['(y-u2)**2'].sum()))
    print('Pearson相关系数为:%.4f' % r)
    # 求出r
    # |r| > 0.8 → 高度线性相关
    

    结果为

         value1    value2
    0  0.438432  0.486913
    1  2.974424  0.663775
    2  4.497743  1.417196
    3  5.490366  2.047252
    4  6.216346  3.455314
    
    ------
    value1正态性检验:
     KstestResult(statistic=0.07534983222255448, pvalue=0.6116837468934935)
    value2正态性检验:
     KstestResult(statistic=0.11048646902786918, pvalue=0.1614817955196972)
    ------
    
         value1    value2  (x-u1)*(y-u2)    (x-u1)**2   (y-u2)**2
    0  0.438432  0.486913    1201.352006  2597.621877  555.603052
    1  2.974424  0.663775    1133.009967  2345.549928  547.296636
    2  4.497743  1.417196    1062.031735  2200.319086  512.612654
    3  5.490366  2.047252    1010.628854  2108.181383  484.479509
    4  6.216346  3.455314     931.020494  2042.041746  424.476709
    ------
    Pearson相关系数为:0.9937
    

     pd中包含内置的求解pearson系数方法函数

    # Pearson相关系数 - 算法
    
    data1 = pd.Series(np.random.rand(100)*100).sort_values()
    data2 = pd.Series(np.random.rand(100)*50).sort_values()
    data = pd.DataFrame({'value1':data1.values,
                         'value2':data2.values})
    print(data.head())
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    data.corr()
    # pandas相关性方法:data.corr(method='pearson', min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
    # method默认pearson
    

    Sperman秩相关系数

    皮尔森相关系数主要用于服从正太分布的连续变量,对于不服从正太分布的变量,分类关联性可采用Sperman秩相关系数,也称 等级相关系数

    data = pd.DataFrame({'智商':[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                        '每周看电视小时数':[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
    print(data)
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    data.sort_values('智商', inplace=True)
    data['range1'] = np.arange(1,len(data)+1)
    data.sort_values('每周看电视小时数', inplace=True)
    data['range2'] = np.arange(1,len(data)+1)
    print(data)
    print('------')
    # “智商”、“每周看电视小时数”重新按照从小到大排序,并设定秩次index
    
    data['d'] = data['range1'] - data['range2']
    data['d2'] = data['d']**2
    print(data)
    print('------')
    # 求出di,di2
    
    n = len(data)
    rs = 1 - 6 * (data['d2'].sum()) / (n * (n**2 - 1))
    print('Sperman秩相关系数为:%.4f' % rs)
    # 求出rs

    输出结果为: 

        智商  每周看电视小时数
    0  106         7
    1   86         0
    2  100        27
    3  101        50
    4   99        28
    5  103        29
    6   97        20
    7  113        12
    8  112         6
    9  110        17
    ------
        智商  每周看电视小时数  range1  range2
    1   86         0       1       1
    8  112         6       9       2
    0  106         7       7       3
    7  113        12      10       4
    9  110        17       8       5
    6   97        20       2       6
    2  100        27       4       7
    4   99        28       3       8
    5  103        29       6       9
    3  101        50       5      10
    ------
        智商  每周看电视小时数  range1  range2  d  d2
    1   86         0       1       1  0   0
    8  112         6       9       2  7  49
    0  106         7       7       3  4  16
    7  113        12      10       4  6  36
    9  110        17       8       5  3   9
    6   97        20       2       6 -4  16
    2  100        27       4       7 -3   9
    4   99        28       3       8 -5  25
    5  103        29       6       9 -3   9
    3  101        50       5      10 -5  25
    ------
    Sperman秩相关系数为:-0.1758
    

    pd中包含内置的求解spearman系数方法函数

    # spearman相关系数 - 算法
    
    data = pd.DataFrame({'智商':[106,86,100,101,99,103,97,113,112,110],
                        '每周看电视小时数':[7,0,27,50,28,29,20,12,6,17]})
    print(data)
    print('------')
    # 创建样本数据
    
    data.corr(method='spearman')
    # pandas相关性方法:data.corr(method='pearson', min_periods=1) → 直接给出数据字段的相关系数矩阵
    # method默认pearson

    此处转载自:https://blog.csdn.net/ICERON/article/details/80219603 

    余弦待更.....一般余弦计算相似度比较多哈。

     

     

     

    展开全文
  • 线性回归:在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或个称为回归系数的模型参数的线性组合。...

    前言

    线性回归:在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。
    皮尔逊相关系数:在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs),是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。

    实例

    在一次实例分析中,需要收集多个特征因素,通过皮尔逊相关系数,剔除相关性较差的因素后,进行建模;
    date:日期 time:星期几 tem:历史温度 y:营业额 tc:总单数 viptc:会员单数
    在这里插入图片描述
    先导一波库

    import pandas as pd 
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns 
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    

    绘制散点图,并观察相关性

    data_df=pd.read_csv(a)
    print(data_df.head())
    sns.pairplot(data_df,size=1)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    seaborn计算绘制皮尔逊相关性系数并汇图

    cols=['date','time','tem','tc','viptc','y']
    cm =np.corrcoef(data_df[cols].values.T)
    hm = sns.heatmap(cm,cbar=True,annot=True,square=True,fmt=".2f",
                        annot_kws={"size":15},yticklabels=cols,xticklabels=cols)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    可以看出,营业额和温度的相关性较差,也因为是在同一个月的数据,温度变化并不大;

    利用sklearn建模,并用模型预测出营业额

    cols2=[['date','time','tc','viptc','y']]
    mo=LinearRegression()
    x=data_df[['date','time','tc','viptc']]
    y=data_df['y']#实际营业额
    mo.fit(x,y)
    pre_y=mo.predict(x)#预测营业额
    

    结论

    特征因素一般要选择能收集的因素,才方便对未来的预测,在本个例子里,TC本来就是发生后才能知道的特征,是不应该作为特征因素来建模的,我只是正好收集了这些数据,所以才这样用,在实际工作中,应该以例如,地铁口到餐厅的距离,周围人群分部,一定范围内写字楼和住宅数量,区域人均收入,等等因素来做预测更为实用;

    另外,虽然模型很容易建立起来,但学习者还是需要把模型原理搞清楚,例如回归的原理,最小二乘法等等数学知识搞清楚,才能建出更理想的模型;

    展开全文
  • 转一篇介绍python的seaborn的文章,里面展现了很的例子,总有一款适合你! https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/11184166.html
  • Python的最大好处就库,有很库已经为我们提供了快速有效地查看相关性所需的工具。让我们简要地看看什么是相关性,以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性相关性是一种确定数据集中的两个变量...
  • Python 计算个特征之间的相关性

    万次阅读 2019-08-22 19:20:37
    线性相关:主要采用皮尔逊相关系数来度量连续变量之间的线性相关强度; 线性相关系数|r| 相关程度 0<=|r|<0.3 低度相关 0.3<=|r|<0.8 中度相关 0.8<=|r|<1 高度相关 1 函数 相关分析函数: ...
  • Python中有很多方法计算相关性,scipy中有自带的分析工具,pandas里也有非常方便的多变量相关性分析。我们今天就讲讲这两个工具的用法。 1.数据收集 本文北上广深的数据采集自东方财富网,以二手房价格指数为例: ...
  • Python 数据可视化分析(二) 标量可视化 在单张图像中查看两个以上变量的联系 相关矩阵:可揭示数据集中的数值变量相关性。 使用corr()放大计算出特征间的相关性,然后将所得到的的相关矩阵传给seaborn的...
  • 代表性相似性分析(RSA)已成为一种流行的有效方法,用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱,可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作,包括行为,...
  • 在回归分析中,影响因变量y的因素很,而有些自变量的对目标变量y的影响程度不同,为了建立一个相对最优的回归方程,我们需要筛选掉对目标变量y影响不大的变量,这就涉及到了变量选择问题。 逐步回归是通过假设检验...
  • 对两个或个具备相关性的元素变量进行分析,从而衡量两个变量之间的密切相关程度,相关性的元素之间要存在一定的联系或概率才可以进行相关性分析相关性分析的几个方法: 图示初判(散点图,基本呈一条直线...
  • python实现主成分分析(PCA)python应用实例:如何用python实现主成分分析背景iris数据集简介算法的...在许多机器学习、深度学习的应用中,往往需要处理大量样本或大的矩阵,多变量大样本无疑会为研究和应用提供丰富
  • python数据统计分析

    2020-07-17 11:12:37
    目录 1. 常用函数库 2. 小样本数据的正态性检验 ...12. 因素方差分析 13. 卡方检验 14. 单变量统计分析 15. 多元线性回归 16. 逻辑回归 1. 常用函数库 scipy包中的stats模块和statsmodels包是py...
  • 主成分分析 SPSS、python实例分析

    千次阅读 2019-03-09 00:02:00
    今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊。... 主成分分析,是考察变量相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示...
  • 在回归分析中,影响因变量y的因素很,而有些自变量的对目标变量y的影响程度不同,为了建立一个相对最优的回归方程,我们需要筛选掉对目标变量y影响不大的变量,这就涉及到了变量选择问题。 逐步回归是通过假设检验...
  • 代码是python编写的热力图矩阵,可以实现多变量之间的相关性分析,以此用于下一步操作。所用的库有import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd
  • 涉及到一个河流的水污染分析,其中污染物...另外,污染物的数值之间,用相关性分析,貌似还有相关性。。这种情况该怎么处理? 网搜说是结构方程,不知道如果用Python的库来分析建模,应要哪个库呢?? 求指点。。
  • 设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上用来降维的一种方法。...
  • 基于python的网贷平台Prosper数据分析

    千次阅读 2018-06-01 16:55:04
     数据准备及预处理2.1 数据预处理缺失值异常值相关性多变量无用数据删除2.2 探索数据3. 构建预测模型3.1 特征选择3.2 构建模型3.3 模型验证 1. 项目背景及问题定义1.1 项目背景P2P网络借贷来源于p2p小额...
  • 主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量,从而减少数据的维数。 1、数据降维 ...多变量、大样本
  • python房价预测

    千次阅读 2019-02-27 19:35:39
    打开数据集 关联数据,找到数据之间的相关性 合并数据,找到个表的共同列–日期 将房价与失业率做线性分析,可以看到二者之间...将变量进行分析 (1)模型得到的R-squared=0.98,说明相关性比较大,换句话说,...
  • 方差分析:单向和双向、重复测量、混合、ancova 成对事后检验(参数和非参数)和成对相关性 稳健、部分、距离和重复测量相关性 线性/逻辑回归和中介分析 贝叶斯 T 因子-test 和 Pearson 相关性 多变量测试 可靠性和...
  • PCA原理及python实战

    2020-04-28 15:02:13
    多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析,...
  • 回归分析用于分别评估北半球和南半球不同天气变量与纬度的相关性分析位于jupyter笔记本文件中:weatherPy_main.ipynb 理想的度假胜地 这项挑战旨在使用来自OpenWeatehrMap API的天气数据来计划理想的vaction目的...
  • PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种多变量统计方法,它是最常用的降维方法之一,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为一组线性不相关的变量,转换后的变量被称为主成分。...
  • 2.2.1 变量 18 2.2.2 列表 21 2.2.3 字典 22 2.3 各种数据类型的用途 23 2.3.1 字符串方法:字符串能做什么 24 2.3.2 数值方法:数字能做什么 25 2.3.3 列表方法:列表能做什么 26...
  • 1理解需求 知道要什么,才能考虑怎么做 2获取数据 数据库SQL技能 网络爬虫(简单的分析师做,复杂的技术部门) 3数据预处理:缺失、异常、异构 Excel:处理数据量不大,不能处理太...特征相关性分析、列连分析、假设...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 48
精华内容 19
关键字:

python多变量相关性分析

python 订阅