小编Ban*_*njo的帖子

我想用 Python 计算（加权）逻辑回归。计算权重以调整样本关于总体的分布。然而，如果我使用权重，结果不会改变。

import numpy as np\nimport pandas as pd  \nimport statsmodels.api as sm  \n

数据看起来像这样。目标变量是VISIT. 这些特征是除WEIGHT_both（这是我想使用的权重）之外的所有其他变量。

df.head() \n\nWEIGHT_both VISIT   Q19_1   Q19_2   Q19_3   Q19_4   Q19_5   Q19_6   Q19_7   Q19_8   ... Q19_23  Q19_24  Q19_25  Q19_26  Q19_27  Q19_28  Q19_29  Q19_30  Q19_31  Q19_32\n0   0.022320    1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 ... 4.0 4.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 3.0 3.0 2.0\n1   0.027502    1.0 3.0 2.0 2.0 2.0 3.0 4.0 3.0 2.0 ... 3.0 2.0 …

我尝试了不同的方法来安装lightgbm软件包，但无法完成。我在github 存储库中尝试了所有方法，但它们不起作用。我运行 Windows 10 和 R 3.5（64 位）。还有人用类似的问题。所以我尝试了他的解决方案：

• 1. 安装 cmake（64 位）
• 2. 安装 Visual Studio (2017)
• 3. 安装 Rtools（64 位）
• 4. 将系统变量中的路径更改为“C:\Program Files\CMake\bin\cmake;”
• 5. 使用预编译的 dll/lib 安装 lightgbm

-->

  devtools::install_github("Laurae2/lgbdl", force = TRUE)
  library(lgbdl)
  lgb.dl(commit = "master",
  compiler = "vs",
  repo = "https://github.com/Microsoft/LightGBM")

 *** arch - i386
installing via 'install.libs.R' to C:/Users/X1/Documents/R/win- 
library/3.5/lightgbm
Error in eval(ei, envir) : Cannot find lib_lightgbm.dll
* removing 'C:/Users/XXX/Documents/R/win-library/3.5/lightgbm'
In R CMD INSTALL
installation of package 
?C:/Users/XXX/AppData/Local/Temp/RtmpczNLaN/LightGBM/R-package? had non- 
zero exit status[1] FALSE …

我曾经shap确定具有相关特征的多元回归的特征重要性。

import numpy as np
import pandas as pd  
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
import shap


boston = load_boston()
regr = pd.DataFrame(boston.data)
regr.columns = boston.feature_names
regr['MEDV'] = boston.target

X = regr.drop('MEDV', axis = 1)
Y = regr['MEDV']

fit = LinearRegression().fit(X, Y)

explainer = shap.LinearExplainer(fit, X, feature_dependence = 'independent')
# I used 'independent' because the result is consistent with the ordinary 
# shapely values where `correlated' is not

shap_values = explainer.shap_values(X)

shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type = 'bar') …

我有这个数据：

 merged_dat1
# A tibble: 4 x 35
# Groups:   Product.Name [4]
  Product.Name  also  apps battery better   big camera  case cheap   day definitely enough  even however
  <chr>        <int> <int>   <int>  <int> <int>  <int> <int> <int> <int>      <int>  <int> <int>   <int>
1 BLU Studio ~   498   545    1552    465   306    839   406   161   413        225    156   590     178
2 iphone 4s       71    37     380     43    19     13    21    38    43         25     16   128      52
3 Motorola Mo~   160   221     253    123 …

我有一些像下面这样的变量：

colnames(samp)

 [1] "Q11_1_1"  "Q11_1_2"  "Q11_1_3"  "Q11_1_4"  "Q11_1_5"  "Q11_1_6"  "Q11_1_7"  "Q11_1_8"  "Q11_1_9"  "Q11_1_10"
[11] "Q11_1_11" "Q11_1_12" "Q11_1_99" "Q11_2_1"  "Q11_2_2"  "Q11_2_3"  "Q11_2_4"  "Q11_2_5"  "Q11_2_6"  "Q11_2_7" 
[21] "Q11_2_8"  "Q11_2_9"  "Q11_2_10" "Q11_2_11" "Q11_2_12" "Q11_2_99"

我想在中间和结尾交换值，例如

Q11_1_1-> Q11_1_1

Q11_1_2-> Q11_2_1

...

Q11_1_99-> Q11_99_2

我可以这样做（但是这很耗时）。

samp %>% 
rename(Q11_1_2 = Q11_2_1) 

任何想法如何做到这一点？