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简介 逻辑回归是一种重要的统计方法，用于预测二元结果，例如疾病的有无或营销活动的成功或失败。虽然逻辑回归可能是预测结果的有效方法，但评估模型的性能至关重要，以验证它是否适合数据。有多种方法可以评估逻辑回归模型的性能，每种方法都有其自身的优点和缺点。本文将介绍评估逻辑回归模型最常用的方法，例如混淆… 阅读更多
简介 在处理时间序列数据时，采用考虑数据时间顺序的交叉验证方法至关重要。这是因为时间序列数据显示出自相关性，这意味着数据点的值与其先前值相关。因此，与许多其他机器学习应用不同，数据不能被认为是独立且同分布的 (iid)。标准的 k 折交叉验证技术，即随机将数据分成 k 折，在 k-1 折上训练模型，然后在剩余的折上测试模型，对于时间序列数据来说是不充分的。… 阅读更多
简介 分类变量广泛用于数据分析和机器学习中。许多算法无法直接处理这些变量，必须先将它们编码或转换为数值数据才能使用。独热编码和标签编码是两种常用的分类数据编码方法。独热编码为分类变量中的每个类别提供一个二进制向量，指示该类别是否存在。我们将讨论独热编码和标签编码的概念，以及它们的优缺点，并给出何时以及如何… 阅读更多
简介 普通最小二乘法是线性回归分析中一种流行且常用的方法 (OLS)。但是，对于数据分析和预测，它并不总是最佳选择。OLS 有一些局限性和假设，如果处理不当，可能会产生有偏差和不准确的结果。本文将介绍 OLS 的缺点和限制，以及为什么它可能不是所有数据集和应用的理想选择的一些原因。我们还将探讨其他回归分析方法和技术，这些方法可以克服 OLS 的缺点，并提供更准确和可靠的结果。… 阅读更多
简介 当今的大数据时代需要一种可靠且有效的方法来从数据集中选择重要变量。由于有如此多的特征可用，确定哪些特征对目标变量的影响最大可能很困难。只选择最重要的变量可以提高模型性能、提高模型的可解释性并降低过拟合的风险。本文介绍了几种从数据集中选择重要变量的方法。我们将介绍基本的统计方法，如单变量特征选择和正则化，以及更高级的技术，如主成分分析 (PCA) 和特征重要性… 阅读更多
简介 KNN 和 k 均值聚类是两种常用的机器学习技术，用于不同的任务。这两种方法都使用 k 参数，但它们应用于不同的问题，并且工作方式也不同。KNN 是一种监督学习方法，用于分类和回归问题，而 k 均值聚类是一种无监督学习方法。在本文中，我们将探讨 KNN 和 k 均值聚类之间的主要区别，包括每种方法的学习类型、任务、输入、距离计算、输出、应用和限制。我们可以为手头的任务选择最佳算法，并避免常见的… 阅读更多
引言 机器学习很大程度上依赖于分类模型，而这些模型的准确性是关键的性能指标。提高分类模型的准确性可能很困难，因为它取决于许多变量，包括数据质量、模型复杂性、超参数等。在这篇文章中，我们将探讨一些提高分类模型精度的方法。提高准确性的方法 数据预处理 每个机器学习项目都必须包含数据预处理，因为训练数据的质量可能会极大地影响模型的性能。其中包含各种流程……阅读更多
引言 随着技术的进步，金融欺诈已成为全球银行和金融机构日益普遍的问题。洗钱、身份盗窃和信用卡欺诈都可能导致严重的经济损失，并损害银行的声誉。因此，银行必须采取积极措施来预防和检测欺诈活动。构建欺诈检测模型就是一种能够帮助识别欺诈交易并将其标记以便进一步审查的方法。在本文中，我们将探讨为银行创建欺诈检测模型的步骤，首先……阅读更多
线程是Java程序的重要组成部分。它们也被称为轻量级进程。每个Java程序至少都有一个主线程。它们在同时运行多个任务方面发挥着非常重要的作用。它们在后台运行，不会影响主程序的执行。同时使用多个线程称为多线程。线程的状态 线程可以存在于以下任何一种状态中。它从创建到销毁具有完整的生命周期。线程生命周期状态包括……阅读更多
输入和输出是所有编程语言的重要组成部分。Java也是如此。用户输入对于创建动态和交互式应用程序至关重要。通常输入是单个值，但我们也可以接收用户用空格分隔的输入。本文介绍如何在Java中接收用户用空格分隔的输入。在Java中接收用户用空格分隔的输入的方法 有两种方法可以接收用户用空格分隔的输入。它们如下……阅读更多