# Label encoding train['EJ'] = train['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) test['EJ'] = test['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) scaler = StandardScaler() df, test_df = train.copy(), test.copy() new_num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns df[new_num_cols] = scaler.fit_transform(train[new_num_cols]) test_df[new_num_cols] = scaler.transform(test[new_num_cols]) df kf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True) df['fold'] = -1 for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf.split(df, greeks['Alpha'])): df.loc[test_idx, 'fold'] = fold df.groupby('fold')["Class"].value_counts()

这段代码是用于标签编码和数据预处理的。首先，将训练集和测试集中的 'EJ' 列的取值 'A' 和 'B' 映射为 0 和 1。接下来，使用 StandardScaler 对训练集和测试集中的浮点数类型的列进行标准化处理。然后，创建了一个新的数据框 df 和 test_df 来保存处理后的数据。

接下来，使用 StratifiedKFold 将数据集分成了 5 个折叠，并将每个样本所属的折叠编号存储在 df 的 'fold' 列中。最后，使用 groupby 函数按照 'fold' 列和 'Class' 列进行分组，并计算每个折叠中每个类别的样本数量。

相关问题

使用matlab编程：设一线性因果系统： y(n)=0.9y(n-1)+x(n)+0.9x(n-1),编程求:系统的幅频特性|H(ejω)|及单位脉冲响应h(n)，设：x(n)=ejω0n (ω0=π/3),编程求：系统的稳态响应yf[n]。

下面是使用 MATLAB 编程实现的解答过程：

首先，我们可以使用 Z 变换将差分方程转化为系统函数 H(z) 的形式：

H(z) = Y(z) / X(z) = (0.9z^{-1} + 1) / (1 - 0.9z^{-1} - 0.9z^{-2})

然后，我们可以使用 freqz 函数计算系统的幅频特性 |H(e^{jω})|：

b = [0.9, 1]; % 分子系数
a = [1, -0.9, -0.9]; % 分母系数
w = linspace(0, pi, 1000); % 角频率范围
H = freqz(b, a, w); % 计算系统函数在给定的角频率下的值
mag_H = abs(H); % 计算幅频特性
plot(w, mag_H); % 绘制幅频特性曲线
xlabel('ω'); ylabel('|H(e^{jω})|');

接下来，我们可以使用 impz 函数计算系统的单位脉冲响应 h(n)：

h = impz(b, a); % 计算单位脉冲响应
stem(h); % 绘制单位脉冲响应图像
xlabel('n'); ylabel('h(n)');

最后，我们可以使用给定的输入信号 x(n) = e^{jπ/3n}，以及系统的单位脉冲响应 h(n)，使用 conv 函数计算系统的稳态响应 yf(n)：

n = 0:99; % 时间范围
x = exp(1j * pi / 3 * n); % 输入信号
y = conv(x, h); % 计算系统的响应
yf = y(length(h):end); % 取出稳态响应部分
plot(n, real(yf)); % 绘制稳态响应图像
xlabel('n'); ylabel('yf(n)');

注意：在上述代码中，我们使用了 real 函数取出稳态响应中的实部，并且只绘制了时间范围内的稳态响应部分。如果需要绘制完整的系统响应图像，可以将时间范围扩展至包含足够长的预热时间和稳态时间。

输出python代码解决如下问题：设线性回归模型 Yj=Bo+BWj1+BaWj2+ej, ej(j= 1,2,..,n)~ N(0,o²)(i.i.d.). (1)n= 500,1000,2000; sigma²= 0.25; (2)Wj1和Wj2 (j=1,2,…,n)分别独立地取自于U(0,1)和U(1,2); (3)β0=1, β1 = 2, β2 = 2; (4)yj=βo+β1Wj1+β2Wj2+ej，j=1,2,…,0.9n；其余缺失. 利用β(t+1)=(W的转置*W)的逆*W的转置*E(Y|x,β(t))一式迭代计算β(t）=（β0(t)，β1(t)，β2(t))转置，其中初值β(0）=（β0(0)，β1(0)，β2(0))转置， 并给出 β(t）关于迭代次数t的图形

下面是解决该问题的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数，计算迭代更新后的beta值
def update_beta(X, Y, beta):
    W = np.dot(np.transpose(X), X)
    E = np.dot(np.transpose(X), Y)
    inv_W = np.linalg.inv(W)
    beta_new = np.dot(inv_W, E)
    return beta_new

# 定义函数，生成数据
def generate_data(n):
    W1 = np.random.uniform(0, 1, n)
    W2 = np.random.uniform(1, 2, n)
    X = np.column_stack((np.ones(n), W1, W2))
    beta_true = np.array([1, 2, 2])
    Y = np.dot(X, beta_true) + np.random.normal(0, 0.25, n)
    return X, Y

# 定义主函数，进行迭代更新并绘制beta关于迭代次数的图形
def main(n):
    X, Y = generate_data(n)
    beta = np.array([0, 0, 0])
    beta_list = [beta]
    for i in range(1000):
        beta_new = update_beta(X, Y, beta)
        beta_list.append(beta_new)
        beta = beta_new
    beta_array = np.array(beta_list)
    plt.plot(beta_array[:, 0], label='beta0')
    plt.plot(beta_array[:, 1], label='beta1')
    plt.plot(beta_array[:, 2], label='beta2')
    plt.legend()
    plt.title("Beta vs Iteration")
    plt.xlabel("Iteration")
    plt.ylabel("Beta")
    plt.show()

# 运行主函数
main(500)
main(1000)
main(2000)

代码中，首先定义了一个`update_beta`函数，用于计算迭代更新后的beta值。然后定义了一个`generate_data`函数，用于生成数据。最后定义了一个主函数`main`，用于进行迭代更新并绘制beta关于迭代次数的图形。其中，主函数中的参数n用于指定数据集的大小。运行主函数时，可以分别传入500、1000、2000作为参数，得到三个不同数据集大小下的beta关于迭代次数的图形。