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안드로이드 - EditText 소문자를 유지하는 TextWatcher는 캐럿 (입력 커서) 위치를 유지할 수 없습니다.

사용자가 EditText 필드에 일부 데이터를 입력 할 수있는 양식이 있습니다. 이 EditText 위젯 중 하나는 이메일 주소입니다. 나는 다음과 같이 텍스트가 항상 소문자로되어 있는지 확인하기 위해 TextWatcher를 사용하고 다음 onTextChanged(...)에서 txtEmail.addTextChangedListener(new TextWatch

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train() 함수에 누락 된 값 오류 트리에 대한 캐럿

저는 R을 사용하여 새로운 의사 결정 트리를 작성하려고합니다. 나는 이미 ctree에 패키지 파티를 사용했고 rpart에는 rpart를 사용했다. 그러나 모델에 대해 교차 유효성 검사를 수행해야하므로, train() 함수와 원하는 메서드를 사용하여 캐럿 패키지를 사용하기 시작합니다. library(caret) cvCtrl <- trainControl(me

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루프 내에서 여러 모델을 훈련시키는 방법

의 루프 내에서 패키지 (응답 변수 각각에 하나씩) 이 포함 된 여러 모델을 교육하고 싶습니다. 내 데이터 프레임 data에는 46 개의 예측 변수 (모든 모델을 학습하는 데 사용됨)와 7 개의 응답이 있습니다. 일부 RCODE 나는 시도했지만 실패 : models.list = list() Ynames = names(data)[47:ncol(data)]

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Eclipse Editor - SWT StyledText 실제 파일 행 번호와 일치하지 않는 CaretListener 오프셋

현재 이클립스 플러그인을 작성 중입니다. 액션을 수행하려면 활성 탭의 캐럿 리스너를 청취해야합니다. public void partOpened(IWorkbenchPartReference partRef) { AbstractTextEditor e = (AbstractTextEditor) ((IEditorReference) partRef).getEdito

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R, caret : trainControl에서 returnResamp의 의미는 무엇입니까?

R : caret 패키지 trainControl에 returnResamp의 의미는 무엇입니까? returnResamp은 다시 샘플링 된 요약 메트릭을 저장해야하는 양을 나타내는 문자열입니다. 값은 "final", "all"또는 "none"이 될 수 있습니다. 그러나 정말로, 그것은 무엇을 의미합니까? 예측 값을 저장하는 방법 인 savePredictions

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랜덤 포레스트 (회귀)에 대한 캐럿 패키지 사용 중 오류

그래서 모델을 훈련시키고 무작위 포리스트 회귀를 사용하여 테스트하려고합니다. 내 응답 변수는 숫자이고 숫자와 문자가 혼합 된 23 개의 다른 변수가 있습니다. library(e1071) library(dplyr) library(class) library(caret) library(kernlab) data=read.csv(choose.files()

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추출물과 플롯 K는 내가 모델의 몇 가지를 구축하고 10 배 CV를 통해 안정성을 검증 할 필요가 다양한 모델

에 대한 결과를 접어 I이 예를 들어, 로지스틱 회귀 분석 및 nnet 다음 코드 mod_fitlog <- train(form, data=x, method="glm", family="binomial", trControl = ctrl, tuneLength = 5,verbose=T,metric='auc') mod_fitnnet <- train

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R rfe.defau의 오류 : "x와 y에 같은 수의 샘플이 있어야합니다"

캐럿 rfe를 작동시킬 수 없습니다. 알려진 것으로부터 시작하여 http://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/의 예는 완벽하게 작동합니다. 그래도 난 내 자신의 데이터 집합을 대체 , 그것은 실패 > results <- rfe(x, y, sizes=c(1:5), r

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TextField (JavaFX 8)에서 캐럿 크기 변경

글꼴 크기를 수정하지 않고 TextField에서 캐럿의 크기를 조정하려하지만이를 수행 할 수 없습니다. 누구든지 어떻게하는지 압니까? 감사합니다.

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caret 및 사용자 정의 유효성 검사가 indexOut으로 설정되면 이상한 결과가 발생합니다.

Caret에서는 index 및 indexOut 옵션을 사용하여 train에서 사용자 정의 교육 및 유효성 검증 세트를 설정할 수 있지만 유효 모델에 적용된 모델을 적용하고 성능을 측정하면 매우 상이한 모델 자체에 의해 제공 : library(caret) library(Metrics) set.seed(123) index_on <- 1:16 index