本代码基于SAS语言，实现了逻辑回归模型特征的最优分箱，并允许用户自定义分箱数和最小箱占比等参数，以满足不同的建模需求。 用户可以通过调整代码中的参数，控制分箱过程，例如设置最大分箱数、最小箱占比等，从而找到最佳的分箱方案,提升模型的预测能力和稳定性。 代码示例（部分） /* 设置分箱参数 */
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在本示例中，我们首先读取一个包含历史降水数据的CSV文件，并提取了温度、湿度和气压等特征以及降水事件标签。接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用逻辑回归模型进行训练。最后，我们用训练好的模型预测未来几天的降水概率，并将结果输出到控制台。需要注意的是，这个示例仅作为简单演示，实际应用中需更多数
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本代码演示了如何使用Python实现逻辑回归算法，并包含数据预处理、模型训练、预测和评估等步骤。 import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection impo
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打造商业PPT的秘诀：逻辑先行 1. 目标导向： 明确演示文稿的目的，是推销产品、展示数据，还是培训员工？ 2. 多维拆解： 将主题从不同角度进行拆解，例如，从市场、竞争、客户等方面分析产品。 3. 深度思考： 从每个角度深入思考，挖掘有价值的信息，并构建清晰的逻辑关系。
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塔防游戏的简单逻辑，代码行数不多，没有图片资源，直接运行就行
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