各种分箱算法

public static void main(String[] args) { List<Integer> tax = new ArrayList<>(); tax.add(70); tax.add(55); tax.add(40); tax.add(30); tax.add(20); tax.add(10); // 关税倒序排列 Collections.sort(tax, new Comparator<Integer>() { @Override public in

卡方分布-chi-square distribution, χ2-distribution: 若k个独立的随机变量Z1, Z2,..., Zk 满足标准正态分布 N(0,1) , 则这k个随机变量的平方和: 为服从自由度为k的卡方分布,记作:  或者  卡方检验-χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法,主要用于分类变量之间的独立性检验: 基本思想是根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著性差异,或者推断两个分类变量是否相关或者独立.一般可以设原假设为 :观察频数与期望频数没有差异,或者

<div class="show-content-free"> <p>关于卡方分箱,网上有很多文章,但几乎没有文章介绍分箱时相邻区间卡方值计算的方法,而本文在介绍卡方分箱的同时,重点介绍了相邻区间卡方值的计算方法.通过本文,希望大家能对卡方分箱有清楚透彻的认识.</p> 分箱是什么 分箱是将连续的变量离散化,将多状态的离散变量合并成少状态.这里要注意的是,不仅仅是连续变量要分箱,状态多的离散变量也需要分箱,之前接触过公司内特征工程的项目,里边就将超过

1.分冶算法思想是将一个计算复杂的问题分为规模较小,计算简单的问题,,然后综合各个小问题得到最终问题的答案. 2.分冶算法的执行过程 对于一个对魔为N的问题,若该问题可以容易的解决,则直接解决,否则执行下面的步骤. 将该分解为M个规模较小的子问题,子问题相互独立,并且与原问题形式相同. 递归的解这些问题, 然后,将各子问题的姐合并得到原问题的解. 3.分冶算法例子 java实现: package com.sjx.test1;import java.util.Scanner; public cla

一.前言 1.在给定WSN的节点数目(100)前提下,节点随机分布,按照LEACH算法,实现每一轮对WSN的分簇.记录前K轮(k=10)时,网络的分簇情况,即每个节点的角色(簇头或簇成员).标记节点之间的关系,标记其所属的簇头. 2.在1的基础上,增加能量有效性控制:给定的所有节点具有相同的能量,考察第一个节点能量耗尽出现在第几轮.节点的能量消耗仅考虑关键的几次通信过程,其他能量消耗不计.通信过程能量消耗规则如下: Setup:簇成元:每次收到候选簇头信息-1,每个候选簇头仅被收集一次:通知簇头

订单分箱需求,我把它简化为如下模型: 一张表实现,实现分箱的效果,总结一下做个小demo. package com.kaspar.order.model; import java.io.Serializable; import javax.persistence.Column; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.persistence.Id; import

cummax,cummin,cumprod,cumsum 有时候我们需要求出从第一行开始截止到当前行的最大值.最小值,以及实现累乘.累和等等. import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a": [10, 20, 15, 50, 40]}) # cummax:求出从第一行开始截止到当前行的最大值 # 第1行为10,第2行为20,第3行为15但是比20小所以还是20,第4行为50,同理第5行也是50 print(df["a"].cu

  变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 # 运行自定义函数所在文件 对自定义分箱文件要自己理解 %run smob.py # y进行0,1互换 train_data['SeriousDlqin2yrs'] = -(train_data.SeriousDlqin2yrs-1) #因为与自定义函数中的标签0 1设定正好

分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同.求出子问题的解,就可得到原问题的解. 分治法解题的一般步骤: (1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题: (2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决: (3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解. 简而言之,分治法的设计思想就是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之. 问题分析:以归并排序为例子,将待排