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    我有一个while循环遍历我的数据库,并返回符合我的查询的宠物列表,直到我没有剩下的宠物。如果宠物符合我的标准,则会调用一个函数,在页面上显示所有宠物信息。现在,while循环遍历并返回所有宠物,但只显示最后一个宠物,因为没有任何东西可以让while循环在每个宠物之后停下来等待,然后继续前进。 如何让我的while循环等待显示第二个宠物,直到用户向右滑动,然后明显向右滑动将让while循环运行以显

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    我有以下型号: class Categories(models.Model): name = models.CharField(max_length=200, unique=True) class Funnies(models.Model): title = models.CharField(max_length=200) category = models.Fo

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    分析数据集时出现问题。 ​​3210 以上是我的数据集中的一列。我想提取日期和时间(突出显示)并创建一个新的列。 我曾尝试下面的代码: sms <- sms %>% mutate(date =str_extract_all(data , "[0-9]+\\-")) 从这个代码,我得到了它与分离的日期( - )正确,但不是。 sms <- sms %>% mutate(tim

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    插件参数,我传递unseure配置参数插件,但空值来当我申请的个人资料,检查...... enter image description here public class AttachGrid :IPlugin { #region Secure/Unsecure Configuration Setup private readonly string _uns

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    我们试图在拟合模型以预测真值之后在同一图上绘制预测值和真值,其中使用Python中的RandomForestRegressorthree column dataset(点击链接下载完整CSV -dataset格式化为以下 t_stamp,X,Y 0.000543,0,10 0.000575,0,10 0.041324,1,10 0.041331,2,10 0.041336,3,10 0

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    我们试图根据它们的属性值来预测销售量。我们有大约8000条训练数据记录。通过添加小的变化来增加训练数据是正确的相同8000条记录的销售数量? 我想准备带有24000(3 * 8000)个记录的新训练集,销售数量为+或对于那些8000记录为-0.1 例如:与原始数据销售数量= 2一样,新数据将具有2,2.1和1.9为同一项目。

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    我试图在二元分类问题(误报成本很高)中最大化精度。数据集也是非常不平衡的。为了防止误报,第二次使用权重列两次运行DRF或XGBOOST模型是否有意义? 除了这种潜在的方法,在这些H2O算法中还有其他方法可以最大化精度(而不是对数损失)吗?我也将使用一个合奏(这似乎增加了精度)。交叉验证似乎没有帮助。

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    我如何计算护林模型AUC值?游侠是R的快速实现随机森林算法我使用下面的代码来构建分类目的游侠模型,从模型得到的预测: #Build the model using ranger() function ranger.model <- ranger(formula, data = data_train, importance = 'impurity', write.forest = TRUE, n

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    我已将模型导出到.pkl文件中。现在我试图通过Joblib进口,其格式为sklearn.model_selection._search.GridSearchCV。 但是我无法使用从sklearn.tree导入export_graphvizexport_graphviz,因为它预期tree_作为第一个参数。 有没有办法做到这一点?这里是我的代码: export_graphviz(model,out_

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    我是新的火花,我想用它随机森林分类器。 我使用libsvm格式的Iris数据来构建模型。 我的问题是 - 我怎样才能将标签作为字符串? (在这种情况下 - 标签是鸢尾花的类型)。 当数据转换为libsvm格式时,每个标签都会得到一个代表它的整数,但我不知道如何返回到字符串标签。 是否有可能与libsvm?或者我应该使用另一种格式? 这里是我的代码: public PipelineModel run