data-science

-1熱

1答えて

HTMLページからすべてのコンテンツを読み込み、これをリストに保存します。あなたのplsは、Python例についてはのオプションをお勧めでした： URL： https://en.wikipedia.org/wiki/Chancellor_of_Germanyは、このページのすべてのコンテンツを取得し、一覧でこれを保管しドイツの首相ドイツの政府長。ドイツ語の公式タイトルはBundeskanzl

0熱

1答えて

RのTwitterのタイムスタンプを扱うR

私はつぶやきとデータセットを持っている情報twitterはそれらについて提供しています。私は与えられたフォーマットから私が適切に理解できるものに変換する必要があります（私はそのフォーマットを選択することができる関数を優先的に使用します。それは、その曜日、時刻、またはそのようなものによってツイートを選択する必要があるかもしれないからです） Rを使って、私はちょうど言語を学び始めています。私は日付を持

2熱

3答えて

パンダ過去20日間のデータを選択します。

私は簡単な質問をしています。日付、オープン、ハイ、ロー、クローズ、ボリュームのデータフレームがあるとします。私は何をしようとしていることは私が行うことができ、現在の日付を最初に見つけることです：私の問題は、現在の日付からのデータの最後の20日間を選択しています。最後の20行を選択する必要があります。これは、このデータセットのクローズ列の最高値と最低値を検索する必要があるためです。すべての

0熱

1答えて

パンダのタイムスタンプの平均日数はどのようにして取得できますか？

私は顧客の請求書間にタイムスタンプを持つ取引データを持っています。私は2枚のユニークな請求書（「ServicedOn」で）の間の平均日数をcalcualteしようとしているこれらのための二つの注意点は次のとおりです。ユニークな請求書が異なるタイムスタンプで複数の行を持つことができます（彼らは時にサービスを提供することができるよう異なる時）。タイムスタンプにも時間値があるため、差分日数を計算する

2熱

2答えて

2列からRに暗黙的に中間値を取得

データの操作方法を理解しようとしていますhere。画像には1つのコースしか表示されませんが、2010年から2017年までの複数のコースとコース番号があります。年、教え、用語に基づいて特定のコースのメジアンの等級を示す列を追加するにはどうすればよいですか？私たちには、ある成績ではなく、実際の成績ではない子供の数があります。私は、それぞれの "教えられた"変数に基づいて、11の異なる等級について中央値

0熱

1答えて

印刷されたテキストのためにニューラルネットワークを訓練するための簡単なデータセットを作成するOCR

ペーパー（Times Roman）でテキストを1つの文字だけ認識するようにニューラルネットを訓練したい。 1人のキャラクターにつき1つの訓練サンプルで逃げることはできますか？私の理論的根拠は、フォントは手書きのものとは異なり、変化しないということです。私のモデルが訓練された後にそれを推測する前に、私が掃除することができる角度と明るさだけが変わるかもしれません。または私は何かを逃していますか？

0熱

1答えて

Kは、変数、ターゲットの回帰タイプ

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

0熱

2答えて

決定木で分割を指定するにはどうすればよいですか？

私は、scikit-learnの提供する機能を使って野球選手を評価する決定木分類器を訓練しようとしています。しかし、私は専門家の考え方（これは無関係に組み込む必要がある）について私が知っていることに基づいて、事前にいくつかの分割を「事前に指定する」か「強制する」ことを望む。たとえば、打撃平均> .300に基づいて分割を強制したいとします。関連する質問は、以前に訓練された決定木モデルを「プリロード

0熱

1答えて

cross_val_scoreを使用してRandomForestClassifierのn_estimatorsをチューニングするときにエラーが発生するのはなぜですか？

私はアンダーサンプリングを使用してアンバランスなデータを作成していますが、私は同じ比率で両方のクラスを作成しました。 X_undersample dataframe (984,28) y_undersample dataframe(984,1) 私はクロスバリデーションを使用しています最良のパラメータn_estimatorsを見つけるために、ランダムフォレスト分類器を使用しています。ここに以

0熱

1答えて

線形回帰モデルが適切でない

私は、列1の1つのフィーチャのデータセットにモデルをフィットさせようとしています。何を試みても、曲線はデータにあまり適合しません。ここにコードがあります。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np col = ['id','ri','na','mg','al','si','k','ca',