data-science

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from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.model_se

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의사 결정 트리에서 어떻게 분할을 지정할 수 있습니까?

나는 scikit-learn에서 제공하는 기능을 사용하여 야구 선수를 평가하기위한 의사 결정 트리 분류기를 훈련하려고합니다. 그러나 나는 전문가들이 생각하는 방식에 대해 내가 알고있는 것에 기초하여 사전에 스플릿을 사전에 지정하거나 강제하고 싶다. 예를 들어 타율이 .300 이상인 경우 강제로 나누기를 원합니다. 관련 질문은 이전에 훈련 된 의사 결정 트리

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cross_val_score를 사용하여 RandomForestClassifier에 대해 n_estimators를 조정할 때 오류가 발생합니까?

언더 샘플링을 사용하여 불균형 데이터에서 작업하고 있는데, 같은 비율로 두 클래스를 만들었습니다. X_undersample dataframe (984,28) y_undersample dataframe(984,1) 나는 최고의 매개 변수 내가 교차 유효성 검사를 사용하고 n_estimators을 찾기 위해, 랜덤 포레스트 분류를 사용하고 있습니다. 여기

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선형 회귀 모델 적합하지 않음

필자는 열 1의 한 피처의 데이터 세트와 열 0에 추가 된 벡터에 모델을 맞추려고합니다. 시도해도 상관 없이 곡선이 데이터에 잘 맞지 않습니다. 다음은 코드입니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np col = ['id','ri','na','mg','al','

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k의 최상의 가치를 찾는 방법 k-NN의 경우?

나는 4 개의 서로 다른 데이터 세트를 가지고 있으며 각 데이터 세트는 2 개의 클래스 중 하나에 속하는 2 차원 샘플을 포함합니다 : 1 또는 2 각 샘플의 클래스 레이블 (1 또는 2)은 마지막 열에 있습니다. 첫 번째와 두 번째 열은 샘플을 나타내는 2D 점의 좌표를 포함합니다. 내 작업입니다 K의 최고의 가치를 찾으 K-NN을 위해 및 Scikit

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변환 날짜 범위 행

나는이 유사한 구조를 가지고 테이블을하려고의 설정 : ID DATE_FIELD 1111 01/01/14 1111 02/01/14 1111 03/01/14 1111 04/01/14 1111 05/01/14 1111 06/01/14 1111 08/01/14 1111 09/01/14 1111 10/01/14 1111 11/01/14 1111

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Keras의 커스텀 손실 기능 관련 문제

binary_crossentropy에 페널티를 추가하는 데 문제가 있습니다. 사전 정의 된 오류 그룹의 평균이 특정 임계 값을 초과 할 경우 손실 기능에 불이익을 줄 수 있습니다. 다음은 그룹과 이미 계산 된 교차 엔트로피를 나타내는 마스크를 사용하는 도우미 함수입니다. 그것은 단순히 임계 값을 위반 한 횟수를 반환하여이를 호출하는 실제 손실 함수에 페널티

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scikit-learn의 extract_patches 함수 뒤에있는 이론/알고리즘은 무엇입니까?

2 차원 이미지에서 로컬 패치를 추출하는 데 extract_patches_2d과 extract_patches을 사용하고 있습니다. 패치 추출을 위해 구현 된 방법을 설명하는 이론과 참조가 필요합니다.

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2 개의 다른 차량에 대한 두 개의 지리적 좌표 x와 y가 같은 도로에 있는지 여부를 확인하십시오.

내 데이터는 vehicle_ID, x와 y 좌표 (위치), 차량 속도, 이동 시간으로 구성됩니다. 그리고 우리는 어느 차가 동일한 도로를 타고 있는지 알고 싶습니까? 이, 나는 그래서 기본적으로 우리가 무엇을 다른 도로는 우리가 어떻게 seprate 수 알아낼 수있는 방법에 대한 통찰력을 필요 을 분석 700000 개 차량 ID가 ID 1 1 개 차량 내

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팬더가 : 어떻게 n 개의 채울 수/a는 이전 없음 - 빈 값과 다음 없음 - 빈 값

의 평균에 좀 N/ df = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,3], 'B':[1,1,1,3], 'C':[1,np.nan,3,5], 'D':[2,np.nan, np.nan, 6]}) print(df) A B C D 0 1 1 1.0 2.0 1 1 1 NaN NaN 2 1 1 3.0 Na