NObeyesdad=Overweight_Level_I coef std err z P>|z| [0.025 0.975]说明什么

时间: 2024-02-17 12:27:26 浏览: 180
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J.P.摩根-美股-公用事业与电力行业._.3-8页.pdf

这是一个关于NObeyesdad和Overweight_Level_I之间关系的统计学分析结果。具体来说，它给出了一个回归模型的系数和标准误差，用于解释NObeyesdad如何与Overweight_Level_I有关联。z值是用于检验系数是否显著的统计量，P值是用于衡量z值的显著性的概率。[0.025，0.975]是用于计算置信区间的边界，表示我们对于系数的真实值的估计范围。
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怎么将数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中NObeyesdad的Overweight_Level_II属性名称改为1

你可以使用 Python 的 pandas 库来读取数据集文件，然后对数据集中的 Overweight_Level_II 属性进行修改，最后再将修改后的数据保存到文件中。具体操作步骤如下： 1. 导入 pandas 库： python import pandas as...

obesity=data[(data['NObeyesdad'] == 'Overweight_Level_II') | (data['NObeyesdad'] == 'Overweight_Level_I') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_III') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_II') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_I')]

这是一个Python代码片段，它的作用是从名为"data"的数据集中选择出身体状态为"Overweight_Level_II"、"Overweight_Level_I"、"Obesity_Type_III"、"Obesity_Type_II"和"Obesity_Type_I"的样本，将其赋值给名为...

怎么挑出数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中NObeyesdad属性为Overweight_Level_II的数据

您可以使用 pandas 库来加载 csv 数据集并选择 NObeyesdad 属性为 Overweight_Level_II 的数据。下面是示例代码： python import pandas as pd # 加载 csv 数据集 data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_...

# 将NObeyesdad变量转换为数值类型 number = data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUF','NObevesdad']] replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 0, 'Normal_Weight': 1, 'Overweight_Level_I': 2, 'Overweight_Level_II': 3, 'Obesity_Type_I': 4, 'Obesity_Type_II': 5, 'Obesity_Type_III': 6}} number.replace(replace_map, inplace=True) # 计算所有变量与NObeyesdad变量的相关系数 corr_matrix = number.corr() # 取出相关系数矩阵中NObeyesdad变量对应的行 corr_with_nob = corr_matrix.loc['NObeyesdad'] # 找到与NObeyesdad变量相关系数绝对值最大的变量 max_corr_var = corr_with_nob.abs().sort_values(ascending=False).index[1] print("与NObeyesdad变量最相关的变量是：", max_corr_var)哪出错了

1. 变量名错误：data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUE','NObeyesdad']] 中的 TUE 可能应该是 TUF，因为后面的代码中使用了 TUF。 2. 数据类型错误：NObeyesdad 变量应该是分类变量，而...

怎么利用相关系数计算数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中哪个变量与NObeyesdad变量最相关

replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 0, 'Normal_Weight': 1, 'Overweight_Level_I': 2, 'Overweight_Level_II': 3, 'Obesity_Type_I': 4, 'Obesity_Type_II': 5, 'Obesity_Type_III': 6}} ...

.iloc requires numeric indexers, got [[1.0 80.0 0 ... 140 0 'overweight']什么意思

这个错误通常表示在使用 Pandas 的 iloc 属性时，传递了非整数类型的索引器，例如传递了一个包含浮点数、字符串等类型的索引器。iloc 属性只能接受整数类型的索引器，用于定位 DataFrame 或 Series 中的行或列。...

输出一个通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码，其中只有一位为 1，其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待，避免了某些取值被错误地认为是连续变量，从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行，而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块，add_constant() 是该模块中的一个函数，用于给数据集添加一个常数列。具体地，这个常数列的值都为 1，可以用于拟合截距项（intercept）。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。后的模型代码

对于多元线性回归模型，一般来说我们需要对自变量进行正则化处理，以防止过拟合的情况发生。可以使用 Lasso 或 Ridge 正则化方法来对模型进行优化。 以 Ridge 正则化为例，可以在执行多元线性回归分析时添加一个 ...

如何通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码，其中只有一位为 1，其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待，避免了某些取值被错误地认为是连续变量，从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行，而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块，add_constant() 是该模块中的一个函数，用于给数据集添加一个常数列。具体地，这个常数列的值都为 1，可以用于拟合截距项（intercept）。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。

在进行多元线性回归分析时，可以通过正则化来优化模型。正则化的目的是为了控制模型的复杂度，避免出现过拟合现象。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。 对于L1正则化，可以通过在模型训练过程中增加一个L1正则...

There is a excel that names Health_Data.csv, two columns of it named cholesterol and BMICat.Using decision Tree in Jupyter notebook to build a predictive model to ascertain if a person with a cholesterol level of 3 is mostly overweight.

Sure, here are the steps to build a decision tree ...This will display a decision tree that shows the rules used by the model to predict if a person with a cholesterol level of 3 is mostly overweight.

sns.FacetGrid(data=data,size=9,aspect=2).\ map(sns.pointplot,'Stunting','Overweight','LLDC or SID2',palette="deep",ci=None).\ add_legend() plt.show()

- 'Stunting'、'Overweight'和'LLDC or SID2'：分别指定x轴、y轴和hue参数的数据列。 - 'palette="deep"'：指定绘图使用的调色板为"deep"。 - 'ci=None'：设置不计算置信区间。 然后，使用add_legend()...

输出一个在syder中用./dataset/ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv数据集研究墨西哥人肥胖的主要影响因素的模型

X = data[["Age", "Gender", "Height", "Weight", "family_history_with_overweight", "FAVC", "FCVC", "NCP", "CAEC", "SMOKE", "CH2O", "SCC", "FAF", "TUE"]] y = data["NObeyesdad"] # Step 3: 模型选择 from ...

用Python写一个程序5.计算邮资（P021）：根据邮件的重量和用户是否选择加急计算邮费。计算规则：重量在1000克以内（包括1000克），基本费8元。超过1000克的部分，每500克加收超重费4元，不足500克部分按500克计算；如果用户选择加急，多收5元。

postage_for_remaining = overweight_weight % 500 >= 250 and 4 or 5 # 因为不足500克按500克算 postage = base_fee + postage_for_overweight + postage_for_remaining if is_urgent: postage += 5 # 加急...

根据邮件的重量和用户是否选择加急计算邮费。计算规则：重量在1000克以内(包括1000克),基本费8元。超过1000克的部分，每500克加收超重费4元，不足500克部分按500克计算。另外，如果用户选择加急，多收5元。输入一个整数表示重量（单位为克），输入一个字符表示是否加急。如果字符是y，说明选择加急；如果字符是n，说明不加急。

if overweight_part > 0: overweight_fee_total += overweight_fee total_fee = basic_fee + overweight_fee_total if urgent == "y": total_fee += urgent_fee print("您需要支付邮费：{}元".format(total_...

Pandas读取“student.xlsx”数据，命名为“df_student”，利用学生的身高和体重，做如下操作: 1.计算每位学生的BMI 体质指数,原df_student 新增列“BMI"; BMI=体重(kg)/身高(m)2 2.判断每位学生的体形，新增列“体形”; 3.使用.iloc()方法筛选出体形“偏瘦”的学生，命名为“df_thin"; 4.使用.loc()方法筛选出体形“正常”的学生,命名为“df _normal"; 5.使用.isin()方法筛选出体形“超重”的学生，命名为“df _overweight";6.使用.query()方法筛选出体形“肥胖”的学生，命名为“df_obisty"; 7.将上述5个DataFrame(df _student、df_thin、df _normal、df_overweight和df_obisty)导入至同一张 excel中存储，文件命名为“HW_体形判断―学号―姓名.xlsx”。

df_overweight.to_excel(writer, sheet_name='超重', index=False) df_obesity.to_excel(writer, sheet_name='肥胖', index=False) 注意：上述代码中的“体重(kg)”和“身高(m)”是指Excel中对应的列名，...

怎么统计出数据集ObesityDataSet_raw_and_data中family_history_with_overweight、FAVC、SMOKE和SCC中yes和no的个数并画出条形图

可以使用Python的pandas库来读取数据集，并且使用value_counts()方法来统计family_history_with_overweight、FAVC、SMOKE和SCC中yes和no出现的次数。然后，可以使用Python的matplotlib库来画出条形图。以下是示例...

Map<Object, Object> datamap = new HashMap<>(); for (int j = 0; j < typeList.size(); j++) { typeName[j]=typeList.get(j).getDsmType(); name=typeList.get(j).getDsmType(); Map<Object, Object> map = new HashMap<>(); ArrayList<Object> data = new ArrayList<Object>(); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { driverName[i]=list.get(i).getDriverName(); fatigue[i]=list.get(i).getFatigue(); callPhone[i]=list.get(i).getCallPhone(); smoke[i]=list.get(i).getSmoke(); overSpeed[i]=list.get(i).getOverSpeed(); overWeight[i]=list.get(i).getOverWeight(); overHeight[i]=list.get(i).getOverHeight(); noSeatBelt[i]=list.get(i).getNoSeatBelt(); data.add(fatigue); data.add(callPhone); data.add(smoke); data.add(overSpeed); data.add(overWeight); data.add(overHeight); data.add(noSeatBelt); } map.put("name",name); map.put("data",data); dataList.add(map); }

这段代码看起来像是将一些数据存储到一个 Map 中，其中 key 为一个 Object，value 也是一个 Object。具体来说，代码中首先创建了一个 Map 对象 datamap，然后使用一个 for 循环遍历 typeList，其中 typeName[j] 被...

plt.figure(figsize=(16, 8)) sns.set(style="whitegrid") cols = ["Income Classification","Severe Wasting","Wasting","Overweight","Stunting","Underweight" ] 收入 严重消瘦 消瘦 超重 发育迟缓 sns.pairplot(df_country[cols], height = 2.5 ) plt.show();

这段代码的作用是绘制 df_country 数据框中包含的几个变量之间的散点图矩阵，用于探索变量之间的关系。具体来说，它使用 sns.pairplot 函数绘制了 cols 列表中包含的变量之间的散点图矩阵，其中 height 参数...

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