discretization

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Iは1から50までの整数値のセットを有し、I'dではなく、個々の値の範囲で動作するために、このセットを離散化したい（これらは、決定木のための番号の膨大な量です）。私が1から25までの範囲と26から50までの範囲を望むとしましょう。Discretizeフィルターを試しましたが、何もできません。は、あなたがWEKAでこれを行う方法を知っていますか？が、私はこのスクリーンショットで行ったようにそれら

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一貫性のない行動：同じ番号の異なる間隔と同じ表示のカットポイント

私は私に頭痛を与えるcut次の一貫性のない動作に遭遇しました： x <- 0.2316 cut(x, c(0, 0.2315, 10)) #gives 0.232 as cutpoint and choses second interval ## [1] (0.232,10] ## Levels: (0,0.232] (0.232,10] cut(x, c(0, 0.232, 10)) #

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同じ長さのn個のビンに配列を素早く割り当てる

例えば、私は0.0から10.0までの数値の配列ストリームを持っています。 arr〜5の番号をすぐに同じ長さのビンに割り当てる必要があります。等しい長さは、ビン間隔が[0.0, 2.0), [2.0, 4.0), [4.0, 6.0), [6.0, 8.0), [8.0, 10.0]であることを意味します。問題は、最後の間隔が他の間隔と同じではないことです。試験： import numpy a

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エラー：ifelseのRの未使用引数

次のコードを使用してifelseステートメントを使用してデータフレームdfの列を離散化しようとしました。列aarには、0から12までの10進値とNAsが含まれます。私は数値をチェックし、以下のようにカテゴリに割り当てます。私が間違っているのは何 > df= df%>% mutate(arr2= ifelse(grepl("NA", aar)==T, "NA", > ifelse(as.numer

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連続時間系の離散化、およびマトリックス指数、出力は、以下に示す連続時間系あり

を切り捨て：MATLABコードであるは： t=0.01; syms s; a2=[0 0 -285.7143;0 -0.4533 9.0662;5.2650 -5.2131 -42.5958]; b2=[571.4286;0;82.5714]; c2=[1 0 0]; A2=expm(a2*t); B2=(int(expm(a2*s),0,t)*b1); しかし、私はB1を計算す

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"ターゲット（y）が見つからないか、数字ではありません" - パッケージsmbinning - R

特定の変数に最適なbinningsを見つけるためにRソフトウェアでsmbinningパッケージを使用しようとしています。ここで何が起こっている "ターゲット（y）が見つからないか、それが数値でない" ：コマンドに result=smbinning(df=bop,y="FLAG_TARGET",x="VL_TOTL_REND",p=0.05) を実行すると、次のエラーメッセージを返しますか？ F

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変数定義コンテキストのINTENT（IN）仮引数

コードを実行すると、サブルーチンにエラーメッセージが表示されます。このコードは、Kincaid & Gauss Seidelの楕円偏微分方程式を解く方法に関するCheneyの本の練習からのものです。エラーメッセージがある：（1）における変数定義コンテキスト（割当）でINTENT（IN）と仮引数 'U'。私は以下のコードの（1）を参照します。エラーメッセージが表示されないようにサブルーチンを

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オレンジ色のpythonライブラリとのクロスバリデーション

私はpythonパッケージ "Orange"でクロスバリデーションを試みます。このライブラリはとても見栄えますが、私はそれにいくつか問題があります。バージョン情報については、Python 2.7とOrange 2.7.8を使用しています。私の仕事は簡単です。（1）数値属性の離散化と（2）フィーチャ選択とのクロスバリデーションでモデルを検証する必要があります。ここで、離散化と機能の選択は、

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Matlabを使用した一般的な伝達関数の実装

私は伝達関数a1s + a2 /（b1s + b2）を、tf（[a1 a2 ]、[b1 b2]）。 Tsはサンプリング周波数とFXで value(n)=value(n-1)+a1*fx*Ts; を統合する必要がある関数です。たとえば、私は私のような何かをするだろう知っているA1 /秒を実現したい場合。 A3 * sの私は、次の操作を行います： output=value(n)-lastvalue

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連続3次元変数の離散化

私は現在、3次元連続変数（x、y、z）を持つ機械学習分類問題に取り組んでおり、すでに離散変数である時間（t）を追加したいと考えています。データがどのように表示されるかの例： x y z t [0.1 ,2.6, 0.0] [0.1 ,2.0, -3.0] [0.0 ,5.6, 5.0] 1486033702474 各連続変数の平均をとることはできますか？これら