Day 10 Day 11
Day 10
1.plt.plot(app_train['EXT_SOURCE_3'] , np.log10(app_train['TARGET']), '.') plt.xlabel('EXT_SOURCE_3') plt.ylabel('loc_TARGET') plt.show()
corr = np.corrcoef(app_train['EXT_SOURCE_3'] , np.log10(app_train['TARGET'])
print("Correlation: %.4f" % (corr[0][1]))
最後我想照範例讀取出Correcoef 卻無法執行，請問是哪裡有錯誤
2.for col in app_train: if app_train[col].dtype == 'object':
# 如果只有兩種值的類別型欄位
if len(list(app_train[col].unique())) <= 2: -> unique( 指的是甚麼意思呢?
# 就做 Label Encoder, 以加入相關係數檢查
app_train[col] = le.fit_transform(app_train[col])
Day 11
1.bin_cut = [i for i in range(20, 70, (70-20) // 10)] + [70] -> // 指的是甚麼意思呢?
bin_cut = 10 -> 這部份不能直接用10 去區分嗎?
2.for i in range(len(year_group_sorted)):
sns.distplot(age_data.loc[(age_data['YEARS_BINNED'] == year_group_sorted[i]) & \
(age_data['TARGET'] == 0), 'YEARS_BIRTH'], label = str(year_group_sorted[i]))
sns.distplot(age_data.loc[(age_data['YEARS_BINNED'] == year_group_sorted[i]) & \
(age_data['TARGET'] == 1), 'YEARS_BIRTH'], label = str(year_group_sorted[i]))
-> 中的& \指的是甚麼意思呢?
3.np.random.normal(0, 10, 1000)-> 範圍內新增1000筆常態分佈的值
np.random.randint(0, 50, 1000)-> 範圍內新增1000筆隨機的值
np.random.randn(10)->新增10筆常態分佈的值，無法設定range
以上我的理解是否有錯誤?
回答列表
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2019/04/26 下午 01:56張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
1.plt.plot(app_train['EXT_SOURCE_3'] , np.log10(app_train['TARGET']), '.') plt.xlabel('EXT_SOURCE_3') plt.ylabel('loc_TARGET') plt.show()
corr = np.corrcoef(app_train['EXT_SOURCE_3'] , np.log10(app_train['TARGET'])
print("Correlation: %.4f" % (corr[0][1]))
最後我想照範例讀取出Correcoef 卻無法執行，請問是哪裡有錯誤
=> 可以把錯誤訊息附上來嗎？
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2019/04/26 下午 01:56張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
2.for col in app_train: if app_train[col].dtype == 'object':
# 如果只有兩種值的類別型欄位
if len(list(app_train[col].unique())) <= 2: -> unique( 指的是甚麼意思呢?
# 就做 Label Encoder, 以加入相關係數檢查
app_train[col] = le.fit_transform(app_train[col])
=> 取不重複的資料！
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2019/04/26 下午 01:57張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：1
1.bin_cut = [i for i in range(20, 70, (70-20) // 10)] + [70] -> // 指的是甚麼意思呢?
=> 哪一段不知道？或是說說看你這邊理解到哪邊？
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2019/04/26 下午 01:58張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
2.for i in range(len(year_group_sorted)):
sns.distplot(age_data.loc[(age_data['YEARS_BINNED'] == year_group_sorted[i]) & \
(age_data['TARGET'] == 0), 'YEARS_BIRTH'], label = str(year_group_sorted[i]))
sns.distplot(age_data.loc[(age_data['YEARS_BINNED'] == year_group_sorted[i]) & \
(age_data['TARGET'] == 1), 'YEARS_BIRTH'], label = str(year_group_sorted[i]))
-> 中的& \指的是甚麼意思呢?
=> & 是位元運算，\ 是告訴程式這邊要換行執行的時候要當作同一行
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2019/04/26 下午 02:01張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0