8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征

例如对于双峰分布,除了分位数变换外,所有尝试转换为正态曲线的努力都失败了。8、主成分分析PCA主成分分析(PCA)将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,称为主成分。这些主成分按顺序排列,使得前几个包含原始变量中存在的大部分方差。在特征工程的背景下,PCA可以用于减少特征数量,同时保留大部分信息。

激素受体阳性/人表皮生长因子受体2低表达早期乳腺癌临床病理特征...

在这些患者中,共观察到412例(7.31%)发生了转移,124例(2.20%)患者死亡。多因素Cox回归分析显示,肿瘤T分期、N分期、淋巴血管血栓形成、Ki-67指数和预后分期与复发转移相关(P<0.05)。采用随机森林法建立的复发风险预测模型表现出81.1%的敏感性、71.7%的特异性、74.1%的阳性预测值和79.2%的阴性预测值。本研究...

中国中产阶级与工人阶级家庭教养方式比较:城市社会流动与阶层分化

上述各变量的描述性统计结果见表3。(三)分析方法亲子关系为定序变量,采用定序逻辑斯蒂回归(ordinallogisticregression)进行分析;能力培养的因子为连续变量,采用多元线性回归(multivariatelinearregression)进行分析。四、研究发现(一)教养方式的阶层化表4报告了教养方式在亲子关系和能力培养两个维度上的阶层分化。

如何在科技论文中选择合适的统计检验方法

确定预测变量是否与结果变量有统计上的显著关系。PS:注意是有显著关系,具体是什么样的关系,还需要进一步分析。估计两组或更多组数据之间的差异程度。在进行统计检验前,一般会假设变量和结果之间、数据组之间没有关系或没有差异的零假设H0,然后通过统计检验,确定观察到的数据是否超出了由零假设预测的值的范围。比如...

GitHub趋势榜第一:TensorFlow+PyTorch深度学习资源大汇总

OrdinalRegressionCNN-CORALw.ResNet34onAFAD-Litehttpsgithub/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/ordinal/ordinal-cnn-coral-afadlite.ipynbOrdinalRegressionCNN-Niuetal.2016w.ResNet34onAFAD-Lite...