数据科学涉及以任何形式或形式从数据中提取知识或见解。它可以包含预测分析,通常需要进行大量的数据争论。请考虑在https://datascience.stackexchange.com/上发帖
哪种文件类型支持通过 pyomo 使用 Gurobi 求解混合整数非线性程序
我对此很陌生,我有这个 MINLP 我想将模型保存为 MPS LP 或 nl 等文件类型,然后在 pyomo 中打开它并通过 Gurobi 求解,但这些文件类型仅支持 MILP,所以 t ...
我实现了 Crank-Nicolson 2D 有限差分法。 我得到一个矩阵 A,它在主对角线上方和下方有 1 个带,但还包含 2 个附加带,距离更远......
动态选择的网络视觉 有人知道具有动态选择格式的网络关联视觉效果吗?本质上,类似于网络导航器(或缩放图表向下钻取)...
目前,我正在使用 Uber H3 索引库进行地理空间分析。该库的版本是h3-3.7.7。如果明天版本发生变化,给定纬度对应的H3索引...
如何针对大型数据集优化Python中RandomForestClassifier的超参数?
我正在解决这个问题,我认为 scikit-learn 中的 RandomForestClassifier 对于大型数据集来说是更好的解决方案。只是在尝试了这个之后,我发现它不准确......
Pandas:类型错误:float() 参数必须是字符串或数字
我有一个数据框,其中包含 user_id 日期 浏览器转换 测试 性别 年龄 国家 1 2015-12-03 IE 1 0 M 32.0 美国 这是我的代码: 来自 sklearn 我...
我想在 scikit learn 中实现自定义损失函数。我使用以下代码片段: def my_custom_loss_func(y_true,y_pred): diff3=max((abs(y_true-y_pred))*y_true) 返回差异3 分数=
我正在尝试调整我用不同的 gamma 和 C 值构建的 SVM 模型。 此外,我还使用了缩放的输入数据来进行模型训练。 在尝试了多种组合后,我确实找到了一个
如何将 3 个带注释的数据集合并到一个文件中以进行进一步处理
我有一个由三个人注释的数据集,所以现在我有三个文件。该数据集是关于推文注释的。如何将此数据集合并到一个文件中以进行进一步处理。 数据集是...
我正在尝试创建一个条形图来表示一周内的数据。一切看起来都很好,但第一个和最后一个小节(周六)似乎被切成两半。我的代码如下。我怎样才能解决这个问题? 不……
大家好! 我有这个网页(https://goldapple.ru/),我想在其中解析一些有关化妆品的数据。但是,当我打开网页时,出现弹出按钮,我想点击左侧...
我正在尝试将 onnx 模型转换为 .mlmodel 以在 ios 中使用。我的最终目标是在 ios 上使用 Huggingface 的机器学习模型。到目前为止,将 ml 模型转换为 .mlmodel 文件的唯一方法是通过
运行 import matplotlib 后出现此错误: >> 导入 matplotlib 回溯(最近一次调用最后一次): 文件“C:\Users akou\Documents\Datacamp tuto\sci-student-scores.py”,行...
我有一个代码,可以用来迭代模型本身和整个管道的超参数 预处理器 = ColumnTransformer( [ ('OneHotEncoder',
我需要预测下一个目标事件 - 购买两个价格类别的汽车(例如,高档和中档)。训练的目标数量大致相同(假设...
我正在使用Python阅读一本阿拉伯语书籍(pdf是可选的,它不需要任何OCR(光学字符识别从图像中提取文本)),所以我使用了多个库
我有一个大型数据库,包含约 100,000 行和约 30 列。我想从两列中提取数据(产品名称和购买数量),并实现 cumsum 函数...
在python中计算不同标准统计表的T-Student [测试]
我需要使用 (alpha)/2 和 df (自由度)计算下一个表的 t 值: https://www.fisterra.com/mbe/investiga/t_student/images/t_stud4.gif 测试:t(n-1,alpha/2) 和 (gl = df) 我是...
计算Python中不同标准统计表的T-Student [测试]
我需要使用 (alpha)/2 和 df (自由度)计算下一个表的 t 值: https://www.fisterra.com/mbe/investiga/t_student/images/t_stud4.gif 测试:t(n-1,alpha/2) 和 (gl = df) 我是...
如何通过依赖于多个特定列的更复杂的条件在 pandas 中进行过滤
当条件条件比以下条件更复杂时,如何有效地过滤数据帧 df_filtered = df[df["A"] > 0 & df["B"] < 5] For example I want all rows in a