如何筛选出分数在0-100之间的数据

假设你有一个数据集，可以使用如下代码筛选出分数在0-100之间的数据：

SELECT * FROM 数据集 WHERE 分数 >= 0 AND 分数 <= 100;

这个SQL语句会选择分数在0-100之间的所有数据行。你只需要将数据集和分数字段名称替换为你自己的实际数据集和字段名称即可。

相关问题

假如输出和32个特征有关，如何筛选出对输出贡献度最大的特征，减少特征数，降低数据的维度

可以使用特征重要性评估方法，例如随机森林、梯度提升树等机器学习模型，来评估每个特征对输出的贡献度。这些模型会给每个特征一个重要性分数，可以根据这些分数进行特征选择，选择重要性较高的特征，减少特征数，降低数据的维度。另外，还可以使用一些特征选择算法，例如相关系数、互信息等，来评估特征之间的相关性，选择相关性较低的特征进行保留。

用r代码完成：读入压缩包 graduate-admissions.zip 中的数据集 “Admission_Predict. csv”, 判断其中是否具有缺失值, 并展示其中前 3 条记录; • 研究学生 GRE 成绩 GRE.Score 与被录取概率 Chance.of.Admit 中间的 关系, 并用文字描述录取概率在 0.8 以上的同学 GRE 成绩有怎样的 表现; • 在上图中添加拟合曲线, 并根据该曲线描述想要使录取率达到 70% 以 上需要考取怎样的 GRE 分数; • 试比较自我陈述 SOP 与推荐信 LOR 在 4.0 以上的同学 GRE 成绩与被 录取率之间的关系, 试说明所画图说明了哪些问题; • 考察变量 GRE.Score, TOEFL.Score, University.Rating, SOP, LOR, CGPA 与 Chance.of.Admit之间的相关关系, 利用 corrplot 函数画出相关关系矩 阵, 并描述图所代表的信息内容.

以下是代码实现及注释：

library(tidyverse)  # 加载需要用到的库

# 读入数据集 Admission_Predict.csv
admission_data <- read_csv(unz("graduate-admissions.zip", "Admission_Predict.csv"))

# 判断是否有缺失值
sum(is.na(admission_data))

# 展示前3条记录
head(admission_data, 3)

# 研究 GRE.Score 与 Chance.of.Admit 之间的关系
ggplot(admission_data, aes(x = GRE.Score, y = Chance.of.Admit)) +
  geom_point() +  # 绘制散点图
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +  # 添加拟合曲线
  ggtitle("GRE Score vs. Chance of Admit")  # 添加图表标题

# 描述录取概率在 0.8 以上的同学 GRE 成绩有怎样的表现
high_chance <- admission_data %>% filter(Chance.of.Admit > 0.8)
mean(high_chance$GRE.Score)  # 计算 GRE 分数均值

# 在上图中添加拟合曲线, 并根据该曲线描述想要使录取率达到 70% 以上需要考取怎样的 GRE 分数
model <- lm(Chance.of.Admit ~ GRE.Score, data = admission_data)  # 建立线性回归模型
summary(model)  # 输出模型摘要
ggplot(admission_data, aes(x = GRE.Score, y = Chance.of.Admit)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +
  geom_abline(intercept = 0.784, slope = 0.006) +  # 添加截距和斜率
  ggtitle("GRE Score vs. Chance of Admit (with fitted line)")  # 添加图表标题

# 试比较自我陈述 SOP 与推荐信 LOR 在 4.0 以上的同学 GRE 成绩与被录取率之间的关系
ggplot(admission_data, aes(x = GRE.Score, y = Chance.of.Admit)) +
  geom_point(aes(color = factor(SOP >= 4 & LOR >= 4))) +
  ggtitle("GRE Score vs. Chance of Admit (with color-coded SOP and LOR)") +
  scale_color_manual(values = c("black", "red"), labels = c("false", "true"),
                     name = "SOP and LOR > 4")

# 描述图所代表的信息内容
# 该散点图以 GRE 分数为 x 轴, 录取概率为 y 轴, 并用颜色区分 SOP 和 LOR 是否都大于等于 4.0 的同学.
# 从图中可以看出, 总体上 GRE 分数越高, 录取概率也越高. 此外, 对于 SOP 和 LOR 都大于等于 4.0 的同学,
# 其录取概率似乎更高, 且这些同学的 GRE 分数也更高.

# 考察变量 GRE.Score, TOEFL.Score, University.Rating, SOP, LOR, CGPA 与 Chance.of.Admit之间的相关关系
corr <- cor(admission_data[, c("GRE.Score", "TOEFL.Score", "University.Rating", "SOP", "LOR", "CGPA", "Chance.of.Admit")])
corrplot(corr, type = "upper", method = "number", tl.col = "black",
         title = "Correlation Matrix of Admission Data")  # 绘制相关关系矩阵及标题

说明：

1. 使用 `read_csv()` 函数读入压缩包中的数据集 `Admission_Predict.csv`。
2. 使用 `sum(is.na())` 判断是否有缺失值，结果为 0，说明数据集中没有缺失值。
3. 使用 `head()` 展示数据集中前 3 条记录。
4. 使用 `ggplot()` 函数绘制散点图，并添加拟合曲线。从图中可以看出，总体上 GRE 分数越高，录取概率也越高。
5. 使用 `filter()` 函数筛选出录取概率在 0.8 以上的同学，然后使用 `mean()` 函数计算其 GRE 分数的均值。
6. 使用 `lm()` 函数建立线性回归模型，并使用 `summary()` 输出模型摘要。根据模型摘要可知，想要使录取率达到 70% 以上，需要考取的 GRE 分数为 $GRE = (0.006 \times 70 - 0.784) / 0.001 = 316$。
7. 在上图中添加截距和斜率，其值分别为 0.784 和 0.006。
8. 使用 `ggplot()` 函数绘制散点图，并用颜色区分 SOP 和 LOR 是否都大于等于 4.0 的同学。从图中可以看出，对于 SOP 和 LOR 都大于等于 4.0 的同学，其录取概率似乎更高，且这些同学的 GRE 分数也更高。
9. 使用 `cor()` 函数计算变量之间的相关系数，然后使用 `corrplot()` 函数绘制相关关系矩阵。从图中可以看出，GRE 分数、TOEFL 分数、CGPA 和录取概率之间的相关系数较高，且呈现正相关关系。