修复数据流中的错误条目，同时保持总体趋势的准确性。
yayes的Python项目详细描述
#是数据修补
概述： Yayes补丁旨在修复数据流中的错误条目，同时保持总体趋势的准确性。yayes包在用户看到变量值突然、临时地下降，然后返回到正确的变量值（即变量值的差异可能是由于缺少数据或数据输入错误造成的）的情况下最为强大。这种方法的灵感来自于最大值池背后的逻辑，因为高值的数据通常包含更有意义的信息，较低的数据值可能更经常被丢弃而不会丢失相关信息。在
Yayes并不打算解决所有的数据错误，它应该只被有意地应用到那些特定的上下文中，在这些上下文中，Yayes可以有效地改进后续的分析。在
示例代码
>；导入是
>；df[yayes\u col]=是（col_to\u yayes）
输入：
- x： 将应用yayes的熊猫系列或纽比阵列。在
- continue_walk_thresh：介于0和1之间的浮点值，用于确定是否继续沿槽行走。如果函数看到的增量大于continue_walk_thresh*（触发进程的初始差异），则漫游停止。在
- max_walk_-walk_-range：一个（可选）整数>；0，如果函数至少已遍历max_walk_range步数，则停止漫游进程。在
- final_entry_lift：一个布尔值，用于确定是否将yayes进程应用于数组中的最后一个条目。在
- 最终入口提升阈值：介于0和1之间的浮动。如果final_entry_lift_thresh*（数组中倒数第二个值）大于或等于数量
- 在最后一个条目处删除，应用yayes过程。
输出：
- x： 应用yayes进程后的input（numpy）数组
数据修补逻辑 Yayes修补程序接收一个数组并计算一个差数组。然后补丁程序遍历数组，只有在出现负差异时才会激活。如果出现第二个负差，助行器将失活。否则，walker将继续在数组中导航，只要值没有显著差异。一旦观察到显著增加，助行器将确定增加的幅度，并标记要修补或停用的间隙。修补是通过调用一个单独的函数来完成的，该函数在数组的两点之间应用线性变换。修补之后，walker在初始激活点之后重新开始遍历数组。在
联系方式
对应关系可以直接指向gsyann@berkeley.edu和{a2}。在
- 项目
标签：
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