上一页 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ··· 39 下一页
  2021年2月4日
摘要: matplotlib画图x轴的顺序不是固定的,但是我们又想按照自己的想要的顺序排序,网上查了很多资料,最后发现,matplotlib的x轴的顺序是和数据有关系的,是按照x的值得出现顺序排序的,如果是df画图,我们呢可以根据某列的值先排序,然后在画图,但是如果该列的值是文本型,且排序的顺序不是我们想要 阅读全文
posted @ 2021-02-04 19:20 小小喽啰 阅读(3694) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年2月3日
摘要: SQL里面可以实现根据某些字段去排序,然后在后面添加一列rank,pandas 也可以实现这种功能,如: fd = data_build[data_build.loantype_group=='房贷'] fd['rank'] = fd.groupby(["ref_id","opendate"])[" 阅读全文
posted @ 2021-02-03 11:58 小小喽啰 阅读(397) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年2月2日
摘要: 其中count encoder,one-hot encoder,label encoder主要针对低基数无序特征,比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征,比如地区,邮编等 一、Label Encoding LabelEncoder() 将 阅读全文
posted @ 2021-02-02 09:55 小小喽啰 阅读(1638) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月27日
摘要: 数据链接:http://data.sd.gov.cn/cmpt/cmptDetail.html?id=26 评分标准:给定一个阀值,可根据混淆矩阵计算TPR(覆盖率)和FPR(打扰率) TPR = TP /(TP + FN) FPR = FP /(FP + TN) 其中,TP、FN、FP、TN分别为 阅读全文
posted @ 2021-01-27 15:12 小小喽啰 阅读(607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月25日
摘要: 抵押:将物品所有权/收益权/归属权等权益给银行,在不影响物品使用权的情况下,为对应授信提供保证; 组合(不含保证):一般指的是,银行给A授信,B同时担保。A还不了的话,需要裁定A确实还不了了,人不见了或者真没钱了,此时B还钱 组合(含保证):一般指的是,银行给A授信,B同时担保,银行可以直接问AB要 阅读全文
posted @ 2021-01-25 15:50 小小喽啰 阅读(1198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月22日
摘要: 信用卡额度为0是什么情况? 一、综合评分不高 当银行在对申请人进行审核的时候,如果申请人达到了申请的条件,但是综合评分并不是特别高,却又有发展潜力的话,银行还是会为申请人批卡的,只是银行为了减小自身风险,给申请人批的卡额度就会为0。 二、准贷记卡 人们在去申请信用卡时,有时银行会为申请人批一张准贷记 阅读全文
posted @ 2021-01-22 10:10 小小喽啰 阅读(926) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月20日
摘要: 数据来源:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.Logit.html#statsmodels 阅读全文
posted @ 2021-01-20 21:04 小小喽啰 阅读(729) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月19日
摘要: 比如说,要根据某一列的最大值找出每个人所在的行,或者说找出每个人数学成绩最高的那一年 gjj_data_meger.groupby('reportno').apply(lambda t: t[t.gettime==t.gettime.max()]) 但是要注意的是,这一些的值需要是能用max()计算 阅读全文
posted @ 2021-01-19 17:01 小小喽啰 阅读(5203) 评论(2) 推荐(0) 编辑
  2021年1月16日
摘要: 直接附上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 16 15:18:33 2021 @author: Administrator """ import pandas as pd import numpy as np import matplo 阅读全文
posted @ 2021-01-16 19:27 小小喽啰 阅读(584) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月13日
摘要: 我们经常将归一化和标准化弄混淆,下面简单描述一下他们之间的差异 归一化(Normalization) 归一化的目标是找到某种映射关系,将原数据映射到[a,b]区间上。一般a,b会取[−1,1],[0,1]这些组合 一般有两种应用场景: 把数变为(0, 1)之间的小数 把有量纲的数转化为无量纲的数 常 阅读全文
posted @ 2021-01-13 11:45 小小喽啰 阅读(1643) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ··· 39 下一页