get_dummies 相关性

`get_dummies` 是 pandas 库中的一个函数，用于将分类变量转换为虚拟变量。这个函数会创建新的列来表示原始数据中每个分类变量的不同取值。具体来说，它会将每个分类变量的每个取值转换为一个新的二进制列，并将对应的取值标记为1，其他列标记为0。

关于相关性，`get_dummies` 函数本身并没有直接计算相关性的功能。相关性是指两个变量之间的关联程度，可以使用 pandas 的 `corr` 函数计算两个列之间的相关系数。相关系数的值介于 -1 和 1 之间，接近 1 表示正相关，接近 -1 表示负相关，接近 0 表示无相关。

要计算数据集中各列之间的相关性，可以使用 pandas 的 `corr` 函数。例如，可以使用 `df.corr()` 来计算数据帧 `df` 中所有列之间的相关系数。

相关问题

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

以下是将 Logistic Regression 模型的评估指标改为 ROC 曲线的代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

df = pd.read_csv('heart.csv')

# 查看特征相关性
corrmat = df.corr()
top_corr_features = corrmat.index
plt.figure(figsize=(16,16))
sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")
plt.show()

# 查看数据分布
sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r')
plt.show()

# 对数据进行 One-hot 编码和标准化
dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal'])
columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak']
scaler = StandardScaler()
dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale])
dataset.head()

# 划分数据集
y = dataset['target']
X = dataset.drop(['target'], axis=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 训练模型
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_train_pred = logreg.predict_proba(X_train)[:, 1]
y_test_pred = logreg.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr_train, tpr_train, thresholds_train = roc_curve(y_train, y_train_pred)
fpr_test, tpr_test, thresholds_test = roc_curve(y_test, y_test_pred)
roc_auc_train = auc(fpr_train, tpr_train)
roc_auc_test = auc(fpr_test, tpr_test)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr_train, tpr_train, color='darkorange', lw=2, label='Train ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc_train)
plt.plot(fpr_test, tpr_test, color='navy', lw=2, label='Test ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc_test)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='black', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在这个代码中，我们使用 `roc_curve` 函数计算训练集和测试集的 FPR 和 TPR，然后使用 `auc` 函数计算 ROC 曲线下的面积。最后，我们使用 `matplotlib` 库绘制 ROC 曲线。

python分类变量相关性分析

对于Python中的分类变量相关性分析，可以使用以下方法：

1. 卡方检验

卡方检验是用于检验两个分类变量之间是否存在相关性的一种统计方法。在Python中，可以使用scipy库中的chi2_contingency函数进行卡方检验。

2. 独热编码

独热编码是将分类变量转换为二进制向量表示的一种方法。在Python中，可以使用pandas库中的get_dummies函数进行独热编码。

3. 互信息

互信息是用于衡量两个变量之间的相关性的一种方法，它可以用于分类变量之间的相关性分析。在Python中，可以使用sklearn库中的mutual_info_score函数进行互信息计算。

以上是几种常用的方法，你可以根据具体数据和分析目的选择合适的方法。