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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
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python - 時系列分析と非時系列分析はいつ使用する必要がありますか?
チャーンを予測しようとしています。このため、従属変数はバイナリ変数です。独立変数は、カテゴリ、整数、または時系列データにすることができます。特徴選択モードで、相関を実行しているかどうか、時系列データで相関を実行する必要があるかどうかを知りたいです。このような問題に対してラッパー メソッドを使用し、ML アルゴリズムを使用する場合、時系列分析や決定木モデルにより適した ARIMA のようなモデルを使用する必要がありますか?
スピアマン相関を使用してみましたが、重要な相関従属変数が見つかりません
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python-3.x - ValueError : Pandas データがオブジェクトの numpy dtype にキャストされました。np.asarray(data) で入力データをチェック
ロジスティック回帰モデルによって通信ユーザーのチャーンを予測しようとしています。
ValueError: オブジェクトの numpy dtype にキャストされた Pandas データ。np.asarray(data) で入力データを確認します。