mvp()
本章节介绍mvp()函数的用法。
A.mvp ()
描述：
根据多个缺失值指示变量，创建MVP指示变量并自动后续处理。
语法：
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A.mvp(T) |
建模时，根据多个缺失值指示变量构成的序列A，创建MVP指示变量并自动后续处理。返回二值序列，其中第1个为各个MVP列构成的序表，第2个为处理记录序列Rec。 |
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A.mvp@r(Rec) |
预测时，根据多个缺失值指示变量构成的序列A和处理记录序列Rec，创建各列MVP指示变量构成的序表。 |
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
根据多个缺失值指示变量，创建MVP指示变量并自动后续处理。
参数：
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A |
序列。 |
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T |
序列，目标变量值。 |
|
Rec |
处理结果记录序列。 |
选项：
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@bnie |
选项指明目标类型，各选项相斥。无选项时自动判断类型，优先级依次按照二值/数值/整数/枚举。 |
返回值：
序列
示例：
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A |
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1 |
=T("D://house_prices_train.csv") |
导入建模数据。 |
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2 |
=T("D://house_prices_test.csv") |
导入预测数据。 |
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3 |
=A1.mi("LotFrontage").field(1) |
返回”LotFrontage”的缺失值指示变量序列。 |
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4 |
=A1.mi("Alley").field(1) |
返回”Alley”的缺失值指示变量序列。 |
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5 |
=A1.(SalePrice) |
目标变量序列。 |
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6 |
=[A3,A4].mvp(A5) |
A6(1):mvp列构成的序表； A6(2):处理记录Rec。 |
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7 |
=A2.mi("LotFrontage").field(1) |
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8 |
=A2.mi("Alley").field(1) |
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9 |
=[A7,A8].mvp@r(A6(2)) |
预测时，返回各列MVP指示变量构成的序表。 |
P.mvp ()
描述：
根据多个缺失值指示变量，创建MVP指示变量并自动后续处理。
语法：
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P.mvp(cns, T) |
建模时，根据多个缺失值指示变量，创建MVP指示变量并自动后续处理。返回二值序列，其中第1个为各个MVP列构成的序表，第2个为处理记录序列Rec。在排列中使用时，如果不指定MI列的列名序列，自动查找缺失值指示列执行计算。 |
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P.mvp@r(cns, Rec) |
预测时，根据多个缺失值指示变量和处理记录序列Rec，创建各列MVP指示变量构成的序表。 |
备注：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
根据多个缺失值指示变量，创建MVP指示变量并自动后续处理。
参数：
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P |
序表/排列。 |
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T |
序列，目标变量值。 |
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cns |
字符串序列，排列中多个变量的列名（或列号，从1开始）。 |
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Rec |
处理结果记录序列。 |
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@bnie |
选项指明目标类型，各选项相斥。无选项时自动判断类型，优先级依次按照二值/数值/整数/枚举。 |
序列
示例：
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A |
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1 |
=T("D://house_prices_train.csv") |
导入建模数据。 |
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2 |
=T("D://house_prices_test.csv") |
导入预测数据。 |
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3 |
=A1.mi("LotFrontage") |
返回变量”LotFrontage”的缺失值指示变量。 |
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4 |
=A1.mi("Alley") |
返回变量”Alley”的缺失值指示变量。 |
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5 |
=A1.derive(A3(#).field(1):MI_LotFrontage,A4(#).field(1):MI_Alley) |
将MI指示变量添加到数据。 |
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6 |
=A5.mvp(["MI_LotFrontage","MI_Alley"],A1.(SalePrice)) |
A6(1):mvp列构成的序表； A6(2):处理记录Rec。 |
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7 |
=A2.mi("LotFrontage") |
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8 |
=A2.mi("Alley") |
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9 |
=A2.derive(A3(#).field(1):MI_LotFrontage,A4(#).field(1):MI_Alley) |
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10 |
=A9.mvp@r(["MI_LotFrontage","MI_Alley"],A6(2)) |
预测时，返回各列MVP指示变量构成的序表。 |
