生成分类变量拓展资料
生成分类变量拓展资料第一篇
在结局解释之前，我们需要先看一下假设四的检验结局（平行线检验的结局）。
在OrdinalRegression:Output对话框中，选择Testofparallellines后出现的结局如图一四。本例中平行线检验χ二=，P=，说明平行性假设成立，即各回归方程相互平行，可以使用有序Logistic经过进行分析。
如果平行线假设不能满足，可以考虑下面内容两种技巧进行处理：①进行无序多分类Logistic回归，而非有序Logistic回归，并能接受因变量失去有序的属性；②用不同的分割点将因变量变为二分类变量，分别进行二项Logistic回归。
然而，当样本量过大时，平行线检验会过于敏感。即当比例优势存在时，也会显示P<。此时，可以尝试将因变量设置为哑变量，并拟合多个二分类Logistic回归模型，通过观察自变量对各哑变量的OR值是否近似来判断。
生成分类变量拓展资料第二篇
决策树的构建经过：
算法：在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，每一次都选择是的信息增益最大的特征进行分裂，递归的构建决策树。
信息衡量标准–熵：表示随机变量不确定性的度量H(x)=?∑pi?log(pi)H(x)=-\sump_ilog(p_i)H(x)=?∑pi？log(pi?)熵形容的是物体内部得混乱程度。我们希望分类完之后，结局得不确定越小越好.信息增益就是表示特征X使类Y的不确定减少得程度。按照如此，计算其他特征得信息增益。信息增益最大的特征最为分类依据。
不足：
算法对ID三算法的不足进行了改进。用信息增益率来选择特征。信息增益率等于信息增益除以该属性本身得熵。悲观剪枝：ID三构造决策树的时候，容易产生过拟合。在中，会在决策树构造之后采用悲观剪枝，以提升决策树的泛化能力。悲观剪枝时候剪纸技术中的一种，通过递归估算每个内部结点的分类错误率，比较剪纸前后这个几点的分类错误率来决定是否对其进行剪枝。
离散化处理连续属性：连续值划分的阈值，根据信息增益比来划分，将连续值离散化
处理缺失值：如果样本总量n，特征a缺失m个数据，去除缺失值后，计算gain零gain_零gain零?。最终，gain=n?mngain零gain=\fracn-m}n}gain_零gain=nn?m?gain零?。在计算gain_ratio。
拓展资料：
既可以做分类，也可以做回归。只能形成二叉树。
分类树CART用Gini指数来决定怎样分裂，表示总体内包含的类别杂乱程度。越乱Gini指数越大。
gini的计算gini=一?∑(pi)二gini=一-\sum(p_i)^二gini=一?∑(pi?)二损失函数：同一层所有分支假设函数得基尼系数得平均连续特征离散化将特征值排序，选取基尼系数最小的点作为分类点，一分为二。当前节点为连续属性时，该属性后面还可以参与子节点的产生选择经过。CART分类树采用的是不停的二分，形成二叉树。
回归树回归树采用最小方差作为分裂制度。对于任意划分特征A，对应的任意划分点s两边划分成得数据集D一和D二，求出是D一和D二各自集合得均方差最小，同时D一和D二得均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点。其中，c一为D一数据集得样本输出均值，c二为D二数据集得样本输出均值输出结局：最终叶子得均值或者中位数来预测输出结局剪枝策略：后剪枝
优点
缺点
后剪枝比预剪枝保留了更多分支。一般情况下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能能往往优于预剪枝决策树。但后剪枝经过在生成完全决策树之后才能进行，并且要自底向上对数中的所有非叶子节点逐一计算，因此训练时刻开销比未剪纸开销大。
一.决策树为什么容易过拟合？决策树的生成经过中，通过不断分支，将样本实例划分到合适的单元，当样本中存在噪声，即可能是特征值观测误差或者标签值观测误差，使在分支归节点的时候产生矛盾，这时决策树选择继续生成新的分支，来产生更加“完美”的叶子节点，这便是由于噪音数据带来的误生成的分支，使得训练变得更加优越，而泛化能力下降
二.决策树的深浅和对应的条件概率模型有何关系每条路径后的叶子节点对应着特征空间的一个划分区域,而此区域内估计各类的概率,便是此路径下的条件概率,当决策树模型较浅时,对应的路径上的节点数也较少,从而概率路径上的特征也较少,这表示,通过较少的特征估计了所有特征组合里的众多可能的条件概率,因此,较浅的决策树对应着舍弃某些特征组合下的泛条件概率模型(参数复杂度低)
三.信息增益倾向于选择取值较多的特征，为何？信息增益在计算的经过中，存在对某个特征的某取值时的数据集合内的各类概率估计，当该特征的取值较多时，分到每个值小面的样本数也会少一些，而这使得概率的估计的稳定性变差（或者说离大数定律的要求越远），使得估计出的概率容易出现非均匀的情况，从而造成条件熵下降，即信息增益变大的倾向，但不是所有情况下都是这样的，当数据集非常大，或者说那些取值多的特征并没有多到很夸张时，信息增益并没有多大偏向性。
四.信息增益比怎样消除信息增益的倾向性？通过将信息增益值与特征的内部熵值比较，消除由于特征取值较多带来的概率估计偏差的影响。其本质是在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时，惩罚参数较小；特征个数较少时，惩罚参数较大。这带来一个新的难题是，倾向于选择特征取值少的。
中的回归树在生成经过中，特征会重复出现吗？树生成的停止条件是啥？特征会复用，停止的条件是基尼指数低于阈值，或者样本数太少没有分支的意义，再或者是没有特征可供选择。补充：ID三和的特征不会复用，且是多分叉的树。
六.决策树出现过拟合的缘故
生成分类变量拓展资料第三篇
主要有两种:
l归一化处理
主要通过把数据归一到一特定的区间范围，如[零,一],便于明确样本值在指标整体中的位置.
应用场景:归一化处理基本上是所有分析计算之前必做的一个预处理.
l标准化处理
主要是通过把数据标准到正态分布区间内,便于各FEATURE之间的计算,即考虑综合指标的之间的影响时.
应用场景:标准化处理主要用在聚类分析中.
主要有四种常见的检验方式:
一)连续型指标的检验
lT检验
应用场景:判断二分类变量对一连续型指标的显著影响
前提条件:没有,就是针对二分类变量的
原理:判断不同水平间目标连续指标的均值是否相等
例子:性别对某APP访问量的影响
l单影响方差分析
应用场景:判断多分类变量对一连续型指标的显著影响
前提条件:
一)多分类变量
二)各水平(分组)数据的特征:
a)服从正态分布
b)方差相等(方差齐次)
检验流程:
例子:各年龄段对某APP访问量的影响
l单影响协方差分析
应用场景:在某一连续变量影响下,判断多分类变量对目标连续指标的显著影响
前提条件:
一)另一连续变量对目标连续型指标有影响
二)多分类变量
三)各水平(分组)数据的特征:
a)服从正态分布
b)方差相等(方差齐次)
四)连续变量与分类变量无交互影响
怎样判断两者之间的交互影响:
一)分别做它们与目标连续指标的回归分析,观察斜率是否相同.如果相同,则无交互影响;否则,有交互影响
二)直接根据AOV(Y~X一X二)作回归分析,观察综合影响X一X二对应的概率P是否小于(默认).即T检验对应斜率等于零的概率.如果小于,则有交互影响;否则,无交互影响.
例子:注册时刻的影响下不同年龄段对某APP访问量的显著影响
二)非连续型指标的检验
l卡方检验
应用场景:对比分类变量在不同水平下的转换率数据是否有显著差异
前提条件:
一)目标变量为分类变量(例如:网站用户数可分为下订单数与非下订单数)
原理:判断目标分类变量在不同水平下差异.这里具体的可以参考卡方公式
例子:网站改版前后对订单的转换有无影响(订单的转换率的显著变化)
生成分类变量拓展资料第四篇
要领会“单元格”，就需要领会“协变量模式（covariatepattern）”的概念。协变量模式是指数据中自变量数值的组合，与因变量无关。比如，在本数据中，一个协变量模式是二九岁（age），男性（gender）和药物二（treatment）。对于每种协变量模式，可能有多个研究对象。比如，如果有二个研究对象是二九岁、男性和药物二，这代表一个协变量模式。需要领会的另一个概念是“单元格模式（cellpattern）”，它是指自变量和因变量数值的组合，与协变量模式相似，但加上了因变量。对于同一个协变量模式，如果协变量模式能对应因变量所有值，就没有“缺失”的单元格。但实际中，一个协变量模式对应的因变量可能只有一个值。假如，有一个二九岁、男性和药物二研究对象的因变量是“满意”，但由于因变量共有四个水平，因此此时单元格“缺失”三个。因此，协变量模式与单元格模式之间的联系是：（一）所有可能的单元格总数是协变量模式个数乘以因变量的分组个数；（二）实际的单元格是指单元格模式中频率不为零的单元格。单元格频率为零的比率为（总单元格的个数-实际单元格的个数）÷总单元格的个数。
