z_scores = stats.zscore(df) abs_z_scores = np.abs(z_scores) filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1) new_df = df[filtered_entries]是什么意思

这段代码使用了z-score标准化方法来对数据进行处理，目的是去除异常值（outliers）。具体来说，它将数据集df中的每一列进行z-score标准化，即将每个数值减去该列的均值，再除以该列的标准差。这个过程会将每个数值转化为该列中的标准差数量级，使得不同列之间的数值可以进行比较。

接着，代码计算了所有z-score的绝对值，然后筛选出所有绝对值小于3的行，即只留下所有z-score绝对值小于3的数据。这个阈值为3是一个常用的标准，表示绝对值大于3的数据被认为是异常值。

最后，代码将筛选出的数据集保存在新的数据框new_df中，其中包含了所有没有异常值的行。

相关问题

解释prob_propensity_scores = np.reciprocal(prob_scores)

在逆倾向得分法（Inverse Propensity Score）中，概率样本的倾向得分是指概率的倒数，即倾向得分等于概率的倒数。这是因为概率样本的倾向得分用于对概率样本进行加权，以补偿由于抽样概率不同而引入的偏差。

在代码中，`prob_scores`表示概率样本的抽样概率，而`np.reciprocal(prob_scores)`则是使用NumPy库中的`reciprocal`函数计算概率样本的倾向得分。`reciprocal`函数用于计算数组中每个元素的倒数。

通过将概率样本的抽样概率取倒数，可以获得概率样本的倾向得分。这样，在进行数据整合时，可以使用倾向得分对概率样本进行加权，以消除由于抽样概率不同引起的偏差。具体地，倾向得分越高的样本在整合过程中获得的权重就越大，从而更加重要。这有助于保持整合结果的准确性和可靠性。

selection_prob = fitness_scores / np.sum(fitness_scores)

在遗传算法的选择操作中，将每个个体的适应度值除以所有个体适应度值的总和，可以得到每个个体被选择的概率。这个概率称为选择概率。

在代码中，`fitness_scores` 是一个包含种群中每个个体适应度值的数组。通过将 `fitness_scores` 除以其总和 `np.sum(fitness_scores)`，可以将适应度值归一化到范围 [0, 1]，得到每个个体的选择概率。

例如，如果有三个个体的适应度值分别为 [0.8, 0.6, 0.7]，并且总和为 2.1。那么计算选择概率时，将每个适应度值除以 2.1，得到 [0.38, 0.29, 0.33]。这些概率表示了每个个体被选择为父代的可能性。

在遗传算法的选择操作中，可以使用这些选择概率来进行轮盘赌选择或其他选择策略，以确定哪些个体将成为下一代的父代。选择概率越高的个体，被选中的可能性越大。