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相关性研究思路及代码实现(MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合)
相关性研究思路及代码实现(MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合) 为什么要研究相关性?相关性计算方法选择与代码实现1. 数据预览与清洗a. 连续变量b. 有序分类变量c. 无序分类变…
2021/7/26 1:09:22 人评论 次浏览 -
相关性研究思路及代码实现(MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合)
相关性研究思路及代码实现(MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合) 为什么要研究相关性?相关性计算方法选择与代码实现1. 数据预览与清洗a. 连续变量b. 有序分类变量c. 无序分类变…
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