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  • 对于一条观测属于多个类别的情况,考虑如何创建虚拟变量矩阵。

    《利用Python进行数据分析》一书中有这样一个创建虚拟变量的例子。
    原始数据:
    在这里插入图片描述
    我们需要根据类别列genres生成每个电影所属类别的虚拟变量。首先问题在于每个观测属于多个类别,不能直接应用pd.get_dummies函数。

    • 第一步:首先需要知道具体有多少种电影流派
    all_genres = []
    for x in movies.genres:
    	all_genres.extend(x.split('|'))
    genres = pd.unique(all_genres)
    
    • 第二步:创建一个用于储存虚拟变量的dataframe
    zero_matrix = np.zeros((len(movies), len(genres))
    dummies = pd.DataFrame(zero_matrix, columns = genres)
    
    • 第三步:遍历每一部电影,根据电影所属的类别在dummiesdataframe中进行标注
    for i, gen in enumerate(movies.genres):
    	#dummies.columns 返回dummies的列标签
    	#.get_indexer方法返回列表区的索引值
    	# indices返回一个数组,储存了该电影所属类别对应的列标签
    	indices = dummies.columns.get_indexer(gen.split('|'))
    	# 使用iloc方法进行索引
    	dummies.iloc[i, indices] = 1
    
    • 第四步:将虚拟变量结果与原始矩阵联合
    movies_windic = movies.join(dummies.add_prefix('Genre_'))
    
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  • CustomCode_CreatingDummyVariables 编写自定义代码以创建变量
  • 调用环境变量时,python的搜索路径依然会从默认的环境变量开始查找,导致包的路径无法调用我们所创建虚拟环境中,因此,这里介绍如何在vscode中配置虚拟环境以及创建虚拟的环境变量,彻底搭建一套python的虚拟环境...

    vscode上创建虚拟环境的方法已经有很多,但是很多时候我们在搭建完虚拟环境后,调用环境变量时,python的搜索路径依然会从默认的环境变量开始查找,导致包的路径无法调用我们所创建的虚拟环境中,因此,这里介绍如何在vscode中配置虚拟环境以及创建虚拟的环境变量,彻底搭建一套python的虚拟环境。

    1. 在cmd中使用pip安装virtualenv

    D:\user\desktop\WorkSpace\库存优化\inventory_open_source_code-master>pip install virtualenv
    

    2. 使用virtualenv创建虚拟环境文件夹(test_venv)

    D:\user\desktop\WorkSpace\库存优化\inventory_open_source_code-master>virtualenv test_venv
    

    此时可以发现目标文件夹下有了一个test_venv的虚拟环境文件夹
    在这里插入图片描述

    1. 进入虚拟环境文件夹中,激活虚拟环境
    D:\user\desktop\WorkSpace\库存优化\inventory_open_source_code-master>cd ./test_venv
    
    D:\user\desktop\WorkSpace\库存优化\inventory_open_source_code-master\test_venv>Scripts\activate.bat
    

    此时发现虚拟环境被激活
    在这里插入图片描述

    4. 在该虚拟环境下使用pip install 命令安装包

    pip install numpy
    

    5. 创建虚拟环境变量

    在环境变量中先创建一个虚拟环境变量,该变量定义的是虚拟环境上一层的文件夹,如这里是
    在这里插入图片描述
    再在环境变量的path中添加上虚拟环境的Scripts路径,Scripts文件夹下有python.exe用来执行虚拟环境的python文件
    在这里插入图片描述

    6. 重命名Scripts文件夹下的执行文件 python.exe和pip.exe 为 python_testvenv.exe和pip_testvenv.exe

    在这里插入图片描述
    注意:对于在vscode创建多个虚拟环境中,vscode在选择执行路径下的python.exe时可能会导致选择失败或者跑其他python模块时会优先选择环境变量中其他的python.exe去执行,因此,在对python.exe重命名后可以避免vscode发生选择冲突。
    在这里插入图片描述

    7. 在vscode中选择VIEW -> Command Palette ->Python: Select Intepreter -> (选择我们指定的workspace)-> Python 3.8(‘test_venv’: venv)

    在这里插入图片描述
    此时vscode左下角的执行环境被切换到了虚拟环境中
    在这里插入图片描述

    8. 若代码中出现执行其他路径下的python代码命令,可将python命令修改为新的python_testvenv命令

    在这里插入图片描述

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  • 第五章虚拟变量-第八章虚拟变量.pptx
  • 哑变量或虚拟变量介绍(dummyvar)

    万次阅读 2016-10-13 08:38:29
    虚拟变量介绍虚拟变量是指回归分析中使用的一个数值变量来代表你的研究中的样本的子组。在研究设计中,一个虚拟变量经常被用来区分不同的治疗组。在最简单的情况下,我们会使用一个0,1的虚拟变量,其中一个人是给定...

    虚拟变量介绍

    虚拟变量是指回归分析中使用的一个数值变量来代表你的研究中的样本的子组。在研究设计中,一个虚拟变量经常被用来区分不同的治疗组。在最简单的情况下,我们会使用一个0,1的虚拟变量,其中一个人是给定一个值0如果他们在治疗组在对照组或1。虚拟变量是有用的,因为它们使我们能够使用一个单一的回归方程来表示多组。这意味着我们不需要为每个亚组写独立的方程模型。虚拟变量像“开关”,在一个方程中打开和关闭的各种参数。另一个优势是0,1虚拟编码的变量,即使它是一个名义变量可以进行统计处理像一个区间水平变量(如果这对你毫无意义,你应该刷新你的水平测量记忆)。例如,如果你把一个0,1变量的平均值,其结果是1的比例分布。

    matlab虚拟变量生成

    dummyvar函数用来生成虚拟变量

    a=[1;2;3];
    b=dummyvar(a);

    生成的虚拟变量矩阵为:

    b=[1 0 0;0 1 0;0 0 1]
    展开全文
  • 51虚拟变量.pptx

    2021-09-20 23:46:25
    51虚拟变量.pptx
  • ch虚拟变量模型.pptx

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  • 统计学之虚拟变量.pptx
  • 虚拟变量陷阱原理及算例

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    1.虚拟变量 直接在回归模型中加入定性因素(比如类别因素:男或女)存在困难,因此可以考虑把定性因素量化,使定性因素与定量因素在回归模型中起到相同的作用。这时就用到了虚拟变量。 计量经济学中,把取值为0...

    1.虚拟变量

    直接在回归模型中加入定性因素(比如类别因素:男或女)存在困难,因此可以考虑把定性因素量化,使定性因素与定量因素在回归模型中起到相同的作用。这时就用到了虚拟变量。

    计量经济学中,把取值为0或者1的变量称为虚拟变量。例如用0表示女、1表示男。这样就把定性因素进行了量化。

    2.虚拟变量陷阱

    对于定性因素性别而言,它有两个水平——男和女,可以用一个虚拟变量x表示,x=1表示男,x=0表示女;也可以用两个虚拟变量x和y表示,x=1表示是男,x=0表示不是男,同理y=1表示女,y=0表示不是女。

    若定性因素有m个互相排斥的属性(例如定性因素“性别”有m=2个相互排斥的属性——男和女):
    (1)当回归模型有截距项时,只能引入m-1个虚拟变量,否则就会陷入“虚拟变量陷阱”;
    (2)当回归模型无截距项时,可以引入m个虚拟变量。

    3.虚拟变量陷阱例子及分析

    下述例子中y是因变量,自变量有C1、C2、C3。

    在这里插入图片描述
    在有截距项b时,回归模型为
                   y=a1×C1+a2×C2+a3×C3+b。
    按上图中的虚拟变量设置,用OLS(ordinary least squares)求解方程的时候,模型解为
                   [a1,a2,a3,b]’=invert((X’X))X’Y,
    当有截距项b的并用时候,用上述公式求解模型就会遇到“虚拟变量陷阱”。

    用上述公式求解回归模型的R语言代码如下:

    ##实验1:有截距项b+3个虚拟变量  【本实验报错】
    ##dv.csv为上述的表格
    dv=read.csv('dv.csv')
    Y=dv$y
    X=cbind(dv[,c(1,2,3)],b=rep(1,6))
    X=matrix(unlist(X),nrow=6)
    solve(t(X)%*%X)
    

    实验1报错,报错信息为:Error in solve.default(t(X)%*%X):Lapack例行程序dgesv:系统正好是奇异的:U[4,4]=0。

    上述实验说明矩阵X’X是不可逆的。此时,有两种办法避免“虚拟变量陷阱”:去掉截距项b或者减少一个虚拟变量,改进代码如下:

    ##实验2:减少第一个虚拟变量
    Y=dv$y
    X=cbind(dv[,c(2,3)],b=rep(1,6))
    X=matrix(unlist(X),nrow=6)
    solve(t(X)%*%X)%*%t(X)%*%Y
    
    ##实验3:去掉截距项b
    Y=dv$y
    X=cbind(dv[,c(1,2,3)])
    X=matrix(unlist(X),nrow=6)
    solve(t(X)%*%X)%*%t(X)%*%Y
    

    上述两种方法都计算成功,当然系数是不一样。

    4.总结

    可以看到所谓“虚拟变量陷阱”的原因是:多重共线性导致OLS算法中矩阵不可逆。从而无法计算回归模型的系数。

    “虚拟变量陷阱”是和回归模型的求解算法有关的,上述的OLS的闭式解会报错,但是可能用其他求解算法(比如梯度下降)还可以计算。

    上述数据如果用Python的 sklearn.linear_model.LinearRegression(默认是有截距项b的),X={C1,C2,C3},Y={y},是不会报错的。但是用R中的线性回归函数lm时(参数也是X={C1,C2,C3},Y={y})计算出的一个系数是NA。用python解出的回归模型和用上述实验3计算出的模型实际结果几乎一样———6个数据点上的误差都是0或者8.881784e-16。二者对比代码如下:

    import pandas as pd
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    
    dv=pd.read_csv('dv.csv')
    
    lr=LinearRegression()
    lr.fit(X=dv.iloc[:,[0,1,2]],y=dv.iloc[:,3])
    #sklearn———LinearRegression回归模型误差
    error1=lr.coef_[0]*dv.iloc[:,0]+lr.coef_[1]*dv.iloc[:,1]+lr.coef_[2]*dv.iloc[:,2]+lr.intercept_-dv.iloc[:,3]
    #上述实验3 回归模型误差,系数是从R计算结果copy过来的
    error2=12.15*dv.iloc[:,0]+8.20*dv.iloc[:,1]+5.80*dv.iloc[:,2]-dv.iloc[:,3]
    print(error1-error2)
    

    5.参考资料

    (1)本文的例子从下面这个资料里选的。这个资料讲的更清楚:
    既有解释又有例子的一个文档
    (2)这个ppt不错,前12页是解释虚拟变量的:
    百度文库解释虚拟变量回归的一个文档

    展开全文
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如何创建虚拟变量