X = [ones(length(year), 1), national_income', industrial_output', agricultural_output', total_population', employment_population', fixed_investment'];
时间: 2024-01-21 17:04:12 浏览: 57
这行代码是用来构建设计矩阵 `X` 的,其中包括了多个自变量作为预测变量。具体来说,它将包括一个全为1的列向量(用于截距项)和国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口和固定资产投资这些自变量的数据列向量拼接而成。
- `ones(length(year), 1)` 创建了一个长度为年份数的全为1的列向量,用于表示截距项。
- `national_income'` 是国民收入的数据列向量。
- `industrial_output'` 是工业总产值的数据列向量。
- `agricultural_output'` 是农业总产值的数据列向量。
- `total_population'` 是总人口的数据列向量。
- `employment_population'` 是就业人口的数据列向量。
- `fixed_investment'` 是固定资产投资的数据列向量。
通过拼接这些列向量,我们可以得到一个设计矩阵 `X`,其中每一行代表一个样本(对应一个年份),每一列代表一个自变量。这样,我们就可以将 `X` 作为回归分析的输入来拟合一个多元线性回归模型。
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优化代码private List QryAllStaff(SqlSessionTemplate sqlSession, String selectStatement) { Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>(); String selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_user a where DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d') = SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10) "; resultMap.put("sql", selectSql); List<Map<String, Object>> StaffDateList = sqlSession.selectList(selectStatement, resultMap); selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_family a where DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d') = SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10)"; resultMap.put("sql", selectSql); List<Map<String, Object>> StaffDateList1 = sqlSession.selectList(selectStatement, resultMap); selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_education a where DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d') = SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10)"; resultMap.put("sql", selectSql); List<Map<String, Object>> StaffDateList2 = sqlSession.selectList(selectStatement, resultMap); selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_employment_record a where DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d') = SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10)"; resultMap.put("sql", selectSql); List<Map<String, Object>> StaffDateList3 = sqlSession.selectList(selectStatement, resultMap); StaffDateList.addAll(StaffDateList1); StaffDateList.addAll(StaffDateList2); StaffDateList.addAll(StaffDateList3); return StaffDateList; }
可以将该函数优化为:
```java
private List<Map<String, Object>> QryAllStaff(SqlSessionTemplate sqlSession, String selectStatement) {
Map<String, Object> paramMap = Collections.singletonMap("dateStr", LocalDate.now().toString());
String selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_user a where SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10) = #{dateStr}";
List<Map<String, Object>> staffDataList = sqlSession.selectList(selectStatement, selectSql);
selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_family a where SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10) = #{dateStr}";
staffDataList.addAll(sqlSession.selectList(selectStatement, selectSql));
selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_education a where SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10) = #{dateStr}";
staffDataList.addAll(sqlSession.selectList(selectStatement, selectSql));
selectSql = "select * from iuap_apdoc_basedoc.tb_hr_employment_record a where SUBSTRING(a.HR_TIMESTAMP,1,10) = #{dateStr}";
staffDataList.addAll(sqlSession.selectList(selectStatement, selectSql));
return staffDataList;
}
```
这个函数使用了以下优化:
1. 使用 `LocalDate.now().toString()` 获取当前日期,避免了使用 `DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d')` 的开销;
2. 将每个查询的 SQL 语句和参数独立出来,避免了重复的代码;
3. 使用 `List.addAll()` 方法将查询的结果合并为一个列表,避免了多个列表合并的开销;
4. 将变量名由 `StaffDateList` 改为 `staffDataList`,符合 Java 命名规范。
credit_score数据集
信用评分模型的数据集通常包括客户的个人信息、信用卡账户信息、信用记录等多个方面的数据。下面是一个常用的信用评分模型数据集的示例:
- ID:客户的唯一标识符
- Age:客户的年龄
- Gender:客户的性别
- Education:客户的教育程度
- Marital_Status:客户的婚姻状况
- Income:客户的收入水平
- Home_Ownership:客户的住房情况
- Employment_Length:客户的工作年限
- Credit_Score:客户的信用评分
- Credit_Card_Balance:客户的信用卡余额
- Credit_Utilization:客户的信用利用率
- Delinquency_2years:客户的2年逾期次数
- Public_Records:客户的公共记录数量
- Loan_Amount:客户的贷款金额
- Loan_Purpose:客户的贷款目的
- Loan_Status:贷款的状态,包括已还清、逾期、拖欠等
以上是一个常用的信用评分模型数据集的示例,实际的数据集还需要根据具体问题进行相应的调整和优化。