spss如何把一个多分类变量改为二分类变量？

2023-06-01

SPSS是一款广泛使用的统计软件，它可以方便地对数据进行分析和处理。在数据预处理中，有时需要将一个多分类变量转换为二分类变量，这可以通过SPSS的变量转换功能来实现。本文将介绍如何使用SPSS将一个多分类变量转换 ...

使用pytorch 训练一个二分类器，训练集的准确率不断提高，但是验证集的准确率却波动很大，这是为啥？

2023-04-07

当我们训练机器学习模型时，我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数，而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，我们经常会观察到训练集的准确率持续提高，但是验证集的准确 ...

常用的非参数检验方法有哪些

2024-12-06

数据分析中，非参数检验方法提供了一种强大工具，可在不依赖于特定总体分布的情况下进行统计推断。这些方法适用于各种领域，包括医学和社会科学，尤其是在处理小样本量或数据类型不清晰的情况下。让我们一起探索常用 ...

非参数检验方法的种类与应用

2024-12-06

在统计学中，非参数检验是一种关键的工具，用于对总体分布未知或不满足参数检验条件的情况下进行推断。相较于参数检验，非参数检验更加灵活，适用范围更广泛，特别适合处理名义或序数数据类型。本文将介绍非参数检验 ...

交叉熵损失函数的梯度下降算法

2024-12-05

在机器学习和深度学习领域，交叉熵损失函数扮演着关键角色，特别是在分类问题中。它不仅被广泛运用于神经网络的训练过程，而且通过衡量模型预测的概率分布与实际标签分布之间的差异，指导着模型参数的优化路径。 交 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第7节 相关性分析

2024-10-09

7. 相关性分析 前面的假设检验、方差分析基本上都是围绕差异性分析，不论是单个总体还是两个总体及以上，总之都是属于研究“区别”，从本节开始，我们关注“联系”，变量之间的关系分为 函数关系和相关关系。 本节这 ...

数据分析师是干嘛的？全面揭秘这个职业的真实工作内容

2024-10-12

作者:鱼仔 某中厂老兵|CDA2级持证人|数据践行者 作为一名数据分析师，很多人都会问，数据分析师究竟是干什么的？这个职业表面看上去充满了数字与统计，但其实，它更像是一座桥梁，将数据与企业决策紧密相连 ...

Stata在数据分析中的应用：深入挖掘数据

2024-08-15

Stata是一款功能强大且广泛应用的专业数据分析软件，尤其在数据挖掘和深入分析中表现出色。本文将详细介绍Stata的多种应用，从基础的数据管理到高级统计分析，再到深度学习模型的构建，以帮助用户更好地理解和利用 ...

数据分析中常用的人工智能算法有哪些？

2024-05-13

在数据分析领域，人工智能算法扮演着重要的角色。这些算法利用大数据和机器学习技术，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息以支持决策和洞察。以下是一些常用的人工智能算法： 逻辑回归（Logistic Regression） ...

数据分析中常用的机器学习算法有哪些？

2024-05-13

在数据分析领域，机器学习算法是一种重要的工具，可以帮助我们从数据中挖掘模式、进行预测和做出决策。下面将介绍几种常用的机器学习算法。 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立变量之间线性 ...

如何使用机器学习算法来进行数据预测？

2024-03-22

随着大数据时代的到来，数据预测成为了企业决策的重要组成部分。而机器学习算法作为一种强大的工具，可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，并进行准确的数据预测。本文将介绍机器学习算法在数据预测中的应 ...

如何评估数据挖掘模型的准确性和效果？

2024-03-19

评估数据挖掘模型的准确性和效果是确保模型质量的关键步骤。一个好的评估过程可以帮助我们了解模型在处理现实数据时的表现，并为进一步改进提供指导。本文将介绍一些常用的方法和指标来评估数据挖掘模型的准确性和效 ...

如何评估人工智能模型的准确性和效果？

2024-03-13

评估人工智能模型的准确性和效果是关键的步骤，可以帮助我们了解模型的性能、优化算法以及提供改进的方向。本文将介绍一些常用的方法和技术来评估人工智能模型的准确性和效果。 一个常见的评估指标是准确率（Accura ...

如何解决数据科学中的样本不平衡问题？

2024-03-12

在数据科学领域，样本不平衡是指训练数据集中不同类别的样本数量差异较大。这种问题可能导致模型训练的偏见和不准确性，降低预测结果的可信度。在本文中，我们将探讨解决样本不平衡问题的一些常见方法。 一、理解 ...

如何衡量一个机器学习模型的性能表现？

2024-03-04

随着机器学习在各个领域的广泛应用，对于衡量模型性能的需求也日益增长。在开发机器学习模型时，了解如何准确、全面地评估模型的性能表现至关重要。本文将介绍一些常见的机器学习模型性能评估指标和方法，帮助读者 ...

机器学习算法中常见的分类模型有哪些？

2024-02-23

在机器学习领域，分类是一种常见的任务，旨在将输入数据划分为不同的类别。为此，有许多不同的分类模型可供选择，每个模型都有其特定的优势和适用场景。以下是常见的一些分类模型： 逻辑回归（Logistic Regressio ...

信用卡欺诈检测需要哪些模型和技术？

2024-02-04

随着电子商务和数字支付的普及，信用卡欺诈问题也日益突出。为了应对这一挑战，银行和金融机构采用了各种先进的模型和技术来检测和预防信用卡欺诈行为。本文将介绍信用卡欺诈检测的关键模型和技术，以帮助读者更好 ...

数据挖掘中最常用的算法模型有哪些？

2024-01-30

在数据挖掘领域中，有许多常用的算法模型被广泛应用于数据分析、预测和模式识别等任务。以下是一些最常见的算法模型： 决策树：决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过对数据进行逐步分割来构建一棵树 ...

数据建模中如何应对数据不平衡问题？

2024-01-26

在进行数据建模时，数据不平衡是一个常见而严重的问题。数据不平衡指的是样本中不同类别的观测数量存在显著差异，导致模型在训练和评估过程中对少数类别的预测效果不佳。例如，在医学诊断中，罕见疾病的患者数量可能 ...

精准营销的需求分析报告

2023-12-06

精准营销的需求分析报告 0.引言   精准营销是一种利用数据和技术手段，对目标受众进行定位并进行个性化营销的策略。它包括了多种技术和方法，如人工智能、大数据分析、营销自动化等。通过收集和分析客户 ...