sns.distplot(y) print("skewness: %f" % y.skew()) print("Kurtosis: %f" % y.kurt())

这段代码用于绘制数据y的分布直方图，并输出其偏度和峰度。

其中，偏度（skewness）是描述数据分布偏斜程度的统计量，值越大表示数据分布越偏斜，正偏斜表示大部分数据集中在左侧，负偏斜表示大部分数据集中在右侧，偏度为0则表示数据分布对称。

峰度（kurtosis）是描述数据分布峰态的统计量，值越大表示数据分布越尖锐，峰度为0表示数据分布为标准正态分布，峰度大于0表示数据分布比正态分布更尖锐，峰度小于0表示数据分布比正态分布更平缓。

需要注意的是，这里使用的是sns模块中的distplot函数，需要先导入该模块。

相关问题

这段代码用了什么模型print("Train set size:", train.shape) print("Test set size:", test.shape) print('start data processing', datetime.now(), ) # know your target train['SalePrice'].describe() sns.distplot(train['SalePrice']); #skewness and kurtosis: 可以看到SalePrice的偏度较大，log变换可以缓解这个问题，而且比赛的损失函数也正好是log-rmse，所以随后会对SalePrice作log-transformation print("Skewness: %f" % train['SalePrice'].skew()) print("Kurtosis: %f" % train['SalePrice'].kurt()) # We use the numpy fuction log1p which applies log(1+x) to all elements of the column train["SalePrice"] = np.log1p(train["SalePrice"])

这段代码使用了Python中的一些数据处理和可视化库来处理和分析房价数据集。其中，train和test是数据集，分别表示训练集和测试集。

首先，代码使用了print()函数打印出了训练集和测试集的大小。接着，使用了train['SalePrice'].describe()函数来统计SalePrice列的基本统计信息，如均值、标准差等。

接下来，使用了sns.distplot()函数来绘制了SalePrice的分布直方图，并使用了skewness和kurtosis函数来计算SalePrice的偏度和峰度。可以看到，SalePrice的偏度偏大，需要进行log变换来缓解这个问题。

最后，使用了numpy中的log1p()函数对SalePrice进行了log-transformation。这样处理之后，SalePrice的分布更加接近正态分布，便于后续的建模和分析。

这段代码运用了什么模型print("Skewness: %f" % train['SalePrice'].skew()) print("Kurtosis: %f" % train['SalePrice'].kurt()) #correlation matrix corrmat = train.corr() f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9)) sns.heatmap(corrmat, cmap='coolwarm', square=True) plt.show() k=10 re_cols = corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index train[re_cols] np.corrcoef(train[re_cols].values.T)

这段代码没有运用任何模型。

首先，代码使用了train['SalePrice'].skew()和train['SalePrice'].kurt()计算了SalePrice列的偏度和峰度。

接下来，使用了train.corr()函数计算了数据集中所有列之间的相关系数，并将结果保存到了一个名为corrmat的变量中。然后，使用了sns.heatmap()函数绘制了相关系数矩阵的热力图。

最后，使用了corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index函数选择了与SalePrice相关性最大的前k个特征，并使用了np.corrcoef()函数计算了这些特征之间的相关系数。