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- $(db)sql;…
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- =expression
- >statement
- [a:b]
- @
- @x:…
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- A. (x,…)
- [a1,…,an]
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- groups()
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- if
- if()
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- ifpure()
- ifr()
- ifstring()
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- r.(x)
- r.F
- r.F=x
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- r2dbc_exec()
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- sf_wsdlquery ()
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- skew ()
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- sum()
- svm()
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- T()
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- tanh()
- time()
- tinv()
- to()
- top()
- total()
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- try
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- xjoinx()
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- xlsopen()
- xlswrite()
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- 赋值计算
- 转义符
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- 代码块类型
- 图元
smooth()
本章节介绍smooth()函数的用法。
A.smooth ()
描述：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
建模时，对变量A，执行平滑化处理
语法：
|
A.smooth(T) |
建模时，对于高频分类枚举变量A，执行平滑化处理。返回处理结果和处理记录Rec构成的二值序列 |
|
A.smooth@r(Rec) |
预测时，根据处理记录序列Rec对多分类枚举变量A，执行平滑化处理，返回处理结果 |
参数：
|
A |
序列，高频分类枚举变量 |
|
T |
序列，目标变量值 |
|
Rec |
处理结果记录序列 |
选项：
|
@c |
执行后，原始数据改为处理结果 |
|
@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：
|
|
A |
|
|
1 |
[a,d,f,g,y,j,y,k,l,v,x,,w,t,j,c,,z,h,y,j,e,e,s,d,q,ad,gr,hy,ki,lo,ss,df,afd,ju,li,ol] |
输入一个高频分类变量序列 |
|
2 |
=A1.len().(rand(100)) |
生成一个与A1长度相同的整数序列 |
|
3 |
=A1.setenum@c() |
将A1映射为整数，并修改原数据 |
|
4 |
=A1.smooth(A2) |
以A2为目标变量，对A1进行平滑化处理，返回平滑化结果和平滑化记录Rec |
|
5 |
=A1.smooth@r(A3(2)) |
根据A3的平滑化记录对A1进行平滑化，常用于预测数据的平滑化 |
P.smooth ()
描述：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
建模时，对P中的变量，执行平滑化处理
语法：
|
P.smooth(cn, T) |
建模时，对于高频分类枚举变量cn，执行平滑化处理。返回处理结果和处理记录Rec构成的二值序列 |
|
P.smooth@r(cn, Rec) |
预测时，根据处理记录序列Rec对多分类枚举变量cn，执行平滑化处理，返回处理结果 |
参数：
|
P |
序表/排列 |
|
T |
序列，目标变量值 |
|
cn |
字符串/数字，序表或排列中准备预处理变量的列名（或列号，从1开始） |
|
Rec |
处理结果记录序列 |
选项：
|
@c |
执行后，原始数据改为处理结果 |
|
@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：
|
|
A |
|
|
1 |
=file("D:// titanic.csv").import@qtc() |
导入建模数据 |
|
2 |
=file("D:// titanic_t.csv").import@qtc() |
导入预测数据 |
|
3 |
=A1.smooth@ic("Ticket",A1.(Survived)) |
将变量“Ticket”做平滑化处理，返回平滑化结果和平滑记录Rec |
|
4 |
=A2.smooth@rc("Ticket",A3(2)) |
根据A3的平滑化记录，对预测集同一变量进行平滑化 |
