分类变量

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp

在回归分析中，如何有效地应用分类型变量是一个关键问题。除了二值和排序型变量外，其他类型的分类型变量可以通过转化为虚拟变量来增强模型的表达能力。例如，对于属性“分布形式”有多个取值的情况，可以创建相应的虚拟变量。这种策略不仅能够保留原始信息，还能够有效地提升回归模型的预测能力。

在SPSS统计分析中，合并分类变量类别是一项常见的操作。例如，在处理成绩等级时，可以将优秀、良好和及格三个等级合并为一个“PASS”等级，将不及格转换为“NOPASS”。这种Recode过程有助于简化数据分析和结果解释。

在 Pro*C 编程中，宿主变量是一种可在应用程序与 Oracle 数据库之间传递数据的变量。这些变量可在 SQL 和 C 语句中引用，在 SQL 语句中称为 SQL 变量。

特殊变量(预定义变量)在MATLAB工作空间中，驻留了一些由系统本身定义的变量。这些预定义变量具有特定的含义。在使用时，建议尽量避免对这些变量重新赋值，以防止潜在的代码冲突或意外行为。

用途：- 向数据库插入数据- 修改数据库中的数据- 指定执行的操作- 指定条件（WHERE/HAVING子句） 获取数据：- 获取SQL语句的结果- 获取SQL语句的执行状态

SQL中，SYSDATE 变量代表系统当前时间戳。示例：INSERT INTO table_name VALUES(1, SYSDATE);。

由于分布式数据流大数据中类别边界的复杂性和变化性，传统基于单变量决策树的集成分类器需要大量基分类器来准确近似类别边界，从而降低了学习和分类性能。提出基于几何轮廓相似度的多变量决策树（GODT），通过将n维空间样本点投影到有序的一维空间点集，并根据类别投影边界划分子集，递归投影分裂不同类别集合的交集，最终生成决策树。实验证明，GODT在分类精度上表现出色，并且训练时间相对较低，有效结合了单变量决策树的高效率和多变量决策树的表示能力。

功能简介：该函数的主要功能是保存除用户指定的变量之外的所有MATLAB工作区变量，提供了与MATLAB内置的SAVE函数相反的效果。使用SAVE函数时，指定的变量会被写入二进制文件，而在SAVEX中，默认保存所有变量，并将用户指定的变量排除在外。用户可以通过变量名称或正则表达式指定排除的变量。 示例用法：1. 使用变量名称排除特定变量：SAVEX filename -exclude var1 var2。2. 使用正则表达式排除变量：SAVEX filename -exclude '^temp.*'。3. 排除多个变量或特定模式：SAVEX filename -exclude var1 '^te

MATLAB 符号变量查找 在 MATLAB 中，findsym 函数可以用于查找符号表达式中的符号变量。 函数语法 findsym(expr)：列出符号表达式 expr 中的所有符号变量，按字母顺序排序。 findsym(expr, N)：列出 expr 中离 x 最近的 N 个符号变量，按距离排序。 注意：常量 pi 和 j 不被视为符号变量。 距离判定 如果表达式中存在多个符号变量与 x 的距离相等，则 ASCII 码值较大的符号变量优先输出。