仅针对特定ID /subject的训练/测试拆分
训练/测试拆分是机器学习和数据科学领域中常用的一种技术，用于将数据集划分为用于训练模型的部分和用于测试模型性能的部分。它的目的是评估模型的泛化能力和预测性能。
训练/测试拆分通常按照一定的比例将数据集分为两个部分，其中一个部分用于训练模型，另一个部分用于测试模型的性能。常见的比例包括 70/30、80/20 和 90/10。
训练集（Training Set）是用于训练模型的数据子集，模型通过观察训练集中的样本来学习特征和模式。训练集应该具有代表性，并且能够覆盖不同的情况和可能性，以便模型能够学习到更广泛的特征。
测试集（Test Set）是用于评估训练后模型性能的数据子集。在测试集上，模型将没有见过的数据样本作为输入，并生成预测结果。通过与测试集中的真实标签进行比较，可以评估模型的准确性、精确性和召回率等指标。
训练/测试拆分的主要优势包括：
- 评估模型的泛化能力：通过将模型应用于测试集数据，可以评估模型在未见过数据上的性能，从而更好地了解模型的泛化能力。
- 验证模型的效果：通过测试集的表现，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，并对模型进行调整和改进。
- 预测模型在实际应用中的表现：通过测试集的性能评估，可以推断模型在实际应用中的表现，并进行适当的调整和改进。
在腾讯云的产品中，相关的服务和工具如下：
- 云服务器（Elastic Compute Cloud，ECS）：提供可扩展的计算能力，支持各种操作系统和应用程序，用于搭建训练和测试环境。
- 云数据库（Cloud Database，CDB）：提供可靠的、扩展的数据库存储解决方案，适用于存储训练和测试数据。
- 人工智能平台（AI Platform）：提供各种机器学习和深度学习工具和框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，用于训练和测试模型。
- 移动推送服务（Push Notification Service，PNS）：用于向移动设备发送测试推送消息，评估推送服务的性能和可靠性。
- 安全加密服务（Key Management Service，KMS）：用于对训练和测试数据进行加密和解密，保护数据的安全性。
- 面向企业的数据湖服务（Data Lake）：提供高扩展性、高容量的数据存储和计算服务，适用于存储大规模的训练和测试数据。
- 网络流量镜像（Network Traffic Mirroring）：用于捕获和分析训练和测试过程中的网络流量，以便进行网络安全监测和故障排查。
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我正在尝试使用BigQuery ML训练一个模型，但对其功能有些困惑。
当我使用CREATE model功能创建模型时，它允许我将数据拆分为训练和评估。假设我使用AUTO_SPLIT，我的行数在500到50,000之间，根据文档，20%的数据在随机拆分中用作评估。我可以假设剩下的80%将用于培训吗？
因此，在某种程度上，通过使用这个创建模型功能，我基本上可以同时进行训练和评估。这种理解是正确的吗？如果是，那么ML.Evaluate函数的用途是什么？
浏览 2提问于2020-02-24得票数 1
我用keras训练一个二进制分类器神经网络。为了对训练数据进行洗牌，我使用了来自scikit-learn的洗牌功能。
我观察到，对于一些shuffle_random_state (shuffle()种子)，网络给出了很好的结果(~86%的准确率)，而对其他的则不太好(~75%的准确率)。因此，我运行了1-20 shuffle_random_states的模型，并选择了random_state，为生产模型提供了最佳的精度。
我想知道这是否是一种很好的方法，通过这些好的shuffle_random_state，网络实际上正在学习得更好吗？
浏览 0提问于2019-02-18得票数 2
1回答
我正在研究简单的机器学习问题，我试图构建一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾短信。我感到困惑的是，在分裂成测试和训练集之前，我是否需要生成文档项矩阵，还是应该在拆分成测试和训练之后生成文档项矩阵？
我尝试了这两种方法，发现在生成文档项矩阵之前，当I对数据进行拆分时，准确性会略高一些。但对我来说，这是毫无意义的。准确性不应该一样吗？这些操作的顺序有什么不同吗？
浏览 1提问于2020-03-12得票数 2
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1回答
我们如何使用R将数据拆分成两个训练集和一个测试集？
我试过了，但是我想把训练分成两个训练集：
set.seed(770)
sample <- sample.int(n = nrow(datazoo), size = floor(0.75*nrow(datazoo)), replace = F)
train <- datazoo[sample, ]
test <- datazoo[-sample, ]
谢谢
浏览 2提问于2018-02-11得票数 0
在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？
拟合的CrossValidator使.transform()方法可用。为此，CrossValidator是否使用最佳超参数在整个训练/交叉验证数据集上重新训练，并使用重新拟合的模型进行推理？
或者，bestModel用于推断所有交叉验证文件夹中的最佳性能模型(即，来自最佳性能超参数组合的最佳文件夹中的模型，仅对该文件夹的数据进行训练)？
我之所以这样问，是因为SparkML CrossValidator和scikit
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
2回答
我有一个包含3列图像数据集的csv文件。第一列名为' ID‘，其中ID表示患者id，第二列和第三列分别表示数据集的侧面和标签。我想根据患者Id将此数据帧拆分到测试和训练集中，其中患者ID不会在两个集合中重复。我的意思是训练ID不会出现在测试集中。使用下面的代码
# Defining a function for spliting dataframe into train and test
df_Datacopy = df_Data.copy() # copy the df
#df_Datacopy= df_Datacopy.sort_values(by=['ID'])
浏览 17提问于2019-08-13得票数 1
回答已采纳
在监督学习中，我使用典型的训练/测试分离来学习算法，例如回归或分类。关于无监督学习，我的问题是:训练/测试分离是必要的和有用的吗？若有，原因为何？
浏览 5提问于2015-07-28得票数 10
2回答
我使用的随机forest.My测试准确率是70%，另一方面训练准确率是34%？该怎么办呢？我该如何解决这个问题呢？
浏览 6提问于2018-07-22得票数 5
回答已采纳
由于对训练集进行了预随机化，我使用sklearn.ensemble.RandomForestClassifier获得了令人惊讶的显着性能提升(交叉验证精度增益+10%)。这对我来说非常令人费解，因为(a) RandomForestClassifier假设无论如何都会对训练数据进行随机化；以及(b)为什么示例的顺序如此重要？
有什么好的建议吗？
浏览 1提问于2016-02-16得票数 0
我有一个大约200万的观测数据集，我需要按60:20:20的比例分成训练、验证和测试集。我的数据集的一个简化摘录如下：
+---------+------------+-----------+-----------+
| note_id | subject_id | category | note |
+---------+------------+-----------+-----------+
| 1 | 1 | ECG | blah ... |
| 2 | 1 | Discharge | blah ..
浏览 0提问于2019-07-03得票数 25
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1回答
在使用GATE工具对训练数据运行机器学习算法(SVM)后，我想在测试数据上对其进行测试。我的问题是，我是否应该使用相同的训练数据进行测试，同时，模型如何从测试数据中提取实体，而测试数据没有使用训练数据中学习到的注释进行注释。
我遵循了这个链接上的教程，但在最后，当它谈到将数据集拆分为训练和测试时，它有点令人困惑。
浏览 2提问于2014-08-28得票数 0
我有一个数据集，它已经被分成10倍，每个折叠都有训练、验证和测试集。我无法理解如何在这个数据集上应用10倍交叉验证。
通常，如果我们想在数据集上应用k折叠交叉验证，步骤如下：
📷
在我的例子中，数据集已经被划分为10倍，除了训练集之外，每个折叠都包含验证和测试集。如果有人能指导我，如何对这种数据集进行10倍的交叉验证，这将是很有帮助的。
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
2回答
Python分类矢量化
、、、
我目前正在尝试建立一个文本分类模型(文档分类)，大约有80个类。当我使用随机森林建立和训练模型时(将文本矢量化成一个TF-以色列国防军矩阵)，该模型工作良好。然而，当我介绍新的数据时，我用来构建RF的相同的单词并不一定与训练集相同。这是一个问题，因为我的训练集中有与测试集中不同的特性(所以训练集的尺寸比测试小)。
####### Convert bag of words to TFIDF matrix
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(data)
print tf
浏览 5提问于2014-07-17得票数 3
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1回答
因此，我尝试在我的训练集上执行4次交叉验证。我已经将我的训练数据分为四个季度。我使用四分之三用于训练，四分之一用于验证。我再重复三次，直到所有的季度都有机会成为验证集，至少一次。
现在，经过训练，我有了四个咖啡因模型。我在我的验证集上测试模型。我在每种情况下都得到了不同的准确性。我该如何从这里开始呢？我应该选择精度最高的模型吗？
浏览 0提问于2015-11-21得票数 2
我在时间序列数据上使用了一个分类模型，在将数据分解为训练和测试之前，我对数据进行规范化。现在，我知道训练数据和测试数据应该分开处理，以防止数据泄漏。在这里，规范化步骤的正确顺序是什么？我是否应该分别应用步骤1、2、3来训练和测试使用滑动窗口分割数据后的数据？我在这里使用一个滑动窗口来比较每一个小时(测试)和它之前的24小时数据(火车)。这是我目前在管道中使用的命令。
使用滑动窗口(长度为24小时(列车)和每1小时(测试)一次)将每个hourStandardizationSplit数据放入列车并进行测试，适合使用列车数据预测使用测试数据的模型。
浏览 0提问于2020-07-04得票数 1
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我使用的是Deeplearning4j和datavec，我有一个DataSetIterator对象，它表示我所有的数据，这是一个时间序列。我如何将其分解为训练和测试迭代器？我检查并不推荐DataSetIterator类的方法。谢谢。
浏览 3提问于2020-12-19得票数 2
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我想知道您是否可以在没有交叉验证的情况下运行RandomizedSearchCV (只需使用简单的训练/测试拆分？
我想这样做是为了能够大致估计哪些参数对更细粒度的调优有用，其中我将使用标准的交叉验证。
代码如下：
pipe = Pipeline(steps=[('gbm', GradientBoostingClassifier())])
param_dist = dict(gbm__max_depth=[3,6,10],
gbm__n_estimators=[50,100,500,1000],
gbm
浏览 5提问于2015-03-22得票数 1
我在做第一章“在sci-kit学习和张量流中的手工机器学习”。
我看到了使用hashlib的代码，它将测试训练数据从我们的dataframe.The代码中分离出来，如下所示：
"""
Creating shuffled testset with constant values in training and updated dataset values going to
test set in case dataset is updated, this done via hashlib
"""
import hashlib
import num
浏览 1提问于2020-09-05得票数 0
我有一个高度不平衡的二进制(是/否)分类数据集。数据集当前有appx 0.008% 'yes‘。
我需要使用SMOTE来平衡数据集。
我遇到了两种方法来处理这种不平衡。在对变量运行MinMaxScaler之后，执行以下步骤
from imblearn.pipeline import Pipeline
oversample = SMOTE(sampling_strategy = 0.1, random_state=42)
undersample = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5, random_state=42)
steps = [(&
浏览 3提问于2020-05-14得票数 0
我想使用scikit learn的来确定随机森林模型的一些超参数。我的数据依赖于时间，看起来像这样
import pandas as pd
train = pd.DataFrame({'date': pd.DatetimeIndex(['2012-1-1', '2012-9-30', '2013-4-3', '2014-8-16', '2015-3-20', '2015-6-30']),
'feature1': [1.2, 3.3, 2.7, 4.0, 8.2,
浏览 1提问于2016-06-02得票数 13
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我正在开发一个神经网络来解决分类问题。我有一个包含text id列的数据集，我使用pandas.factorize()函数将字符串id转换为int。 我的文本id列名为'customer_id‘，如下所示： customer_id
0 Z59FTQD
1 HMP29SK
2 VPP29SK
3 VPP29SK
.. .. .. .. ..
1500 0JP2FAB
15001 ZJP29AK 在我使用以下命令后： dataset['customer_num_id'] = pd.fact
浏览 16提问于2020-07-12得票数 1
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1回答
WEKA如何评估星系团？
、、、
嗨，在链接中找到了这个解释：
使用培训集(默认)。生成聚类后的Weka
将训练实例分类为按
集群表示并计算实例的百分比。
在每个星系团中坠落。
在所提供的测试集或百分比split中可以评估
如果聚类表示是概率的(例如，对于EM)，则对单独的测试数据进行聚类。
类到集群评估。在这种模式下，Weka首先会忽略
类属性并生成集群。然后在
它根据每个集群中类属性的大多数值将类分配给集群的测试阶段。在此基础上计算分类误差，并给出相应的混淆矩阵。一个例子
对于k-均值，如下所示。
但是，我不清楚WEKA是如何对集群中的一个新实例进行分类的，以及它如何度量是否应该将该实例分类到该集群中。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 1
2回答
我提前为这么愚蠢的问题道歉！我认为我们需要将数据集划分为svm中的训练和测试，然后使用训练集来找到模型。然后用测试集检验该模型的准确性。在libsvm数据集"“中，有些数据集有训练和测试，而其他数据集则没有训练和测试，因此根据libsvm网站的libsvm指南，相关代码是不同的。例如，在svmguide2数据集中没有指定的测试集。那么，我们如何检验模型的准确性。
浏览 2提问于2013-10-14得票数 0
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我使用一个名为睡眠的数据集(在这里：)在受试者的方差分析中运行三种方法来比较基于刺激、剥夺和时间的表现。在使用rstatix中的anova_test之前，我已经成功地做到了这一点。我想要查看球形度输出，但它没有出现在输出中。我已经在主题数据集中提出了其他三种方法，所以我不确定为什么会发生这种情况。下面是我的代码：
anova_test(data = sleep, dv = Performance, wid = Subject, within = c(Stimulation, Deprivation, Time))
我还尝试将其保存到一个对象并使用get_anova_table，但这看起来没有什
浏览 4提问于2020-11-23得票数 0
1回答
我正在训练一个带3折交叉验证的keras深度学习模型。对于每个折叠，我都会收到一个性能最佳的模型，最后我的算法会给出三个最佳模型的综合得分。我现在的问题是，最终是否有可能将这三种模型结合在一起，或者只采用这三种模型中表现最好的模型是否是一个合法的解决方案？
浏览 2提问于2019-11-04得票数 1
2回答
我的数据集如下。
主题栏是指邮件Subject和问题描述，问题详情栏是指邮件正文。
基于主题和电子邮件正文关键字，我需要对它应该属于哪个队列进行分类。
前面的队列列由25+不同的类别组成。
我的数据帧形状是(60697，4)。
请建议我需要遵循的分类方法。我需要使用哪些ML模型来训练数据和测试数据。
我知道一点使用自然语言标记化的概念。
分类更像gmail收件箱分类:主要分类、社交分类和促销分类。但是，在这里我必须将其归类为25+。
浏览 1提问于2018-02-22得票数 0
在阅读了一些关于推荐系统的教程和文章之后，我不知道是应该将数据集分割成训练/测试集，还是使用整个数据集来允许模型在培训期间记住每个用户/项的交互。
如果我认为我可以每天对模型进行再培训，那么让模型在整个数据集中过度拟合数据是否有意义，因为模型只会向已知的用户推荐已知的项(在考虑这个用例时)？
此外，当使用像在双塔模型中的嵌入时，嵌入者能知道如何用一个看不见的用户id嵌入用户吗？仅仅使用用户的特性嵌入一个看不见的用户就足够了吗？
谢了，杰蕾
浏览 0提问于2022-11-05得票数 0
我有一个包含699行和11个属性(包括class属性)的癌症数据集。如何将数据集划分为训练数据集和测试数据集？我知道下面的事情。它们是真的吗？(1)选择初始150行用于测试，剩余549行用于训练(2)选择初始549行用于训练，剩余150行用于测试
此外，我是否需要在两个数据集中都包含类属性？是否还需要另一个称为“验证数据集”的数据集？我正在使用SVM进行分类
浏览 3提问于2016-07-01得票数 0
2回答
我第一次训练一个随机森林模型，我发现这种情况。
I在训练集上的准确性很高，默认参数(如 )非常高，0.95或更多，这看起来很像过度拟合。在测试集上，准确度达到0.66。我的目标是使模型不太适合，希望提高测试集的性能。i尝试使用以下网格执行5倍交叉验证，如：。
n_estimators = [16,32,64,128]
max_features = ['auto', 'sqrt']
max_depth = [int(x) for x in np.linspace(10, 110, num = 11)]
max_depth.append(None)
min_samp
浏览 3提问于2020-03-12得票数 2
1回答
当涉及到正常的ANNs或任何标准的机器学习技术时，我理解培训、测试和验证集应该是什么(无论是概念上还是经验法则)。然而，对于双向LSTM (BLSTM)网，如何分割数据却让我感到困惑。
我正在努力改进对个人主题数据的预测，这些数据包括被监测的健康值。在最简单的情况下，对于每个主题，有一个长时间序列的值(>20k值)，并且该时间序列中的连续部分由一组类别标记，这取决于主题当前的健康状况。对于BLSTM来说，网络被训练成所有同时向前和向后的数据。那么问题是，一个主题的时间序列是如何分裂的呢？
我不能只拿最后的2000个值(例如)，因为它们可能都属于一个类别。
我不能把时间序列随机分割
浏览 3提问于2016-01-24得票数 1
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1回答
我有一个简单的问题，使我突然怀疑我的工作。
如果我只有一个培训和验证集，我是否允许在培训期间监视val_loss，还是这增加了我的培训的偏见。我想在我的验证集的训练结束时测试我的准确性，但是突然我想如果我在训练时监视那个数据集，那会有问题吗？还是没有？
浏览 1提问于2019-05-15得票数 1
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1回答
大家好)我正在开发股票预测的应用程序(大学项目)为了训练支持向量机模型，我需要将我的数据拆分成训练和测试集<code>D0</code>，我得到了X和Y双重集合，我需要拆分。在python中，我知道有一些函数可以轻松地将数据拆分为四个变量<code>D1</code>，但我在python中找不到这样的函数。在微软的官方网站上，我只找到了这个例子，但正如我前面提到的，它只接受一个变量，在我的例子中，支持向量机将无法正常工作。我听说过microsoft ML项目，但它只拆分了一个变量。我尝试过这个例子，但正如我前面提到的，它只接受一个验证值，并提供训
浏览 41提问于2020-11-21得票数 0
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我正在阅读Aurélien Géron著的“用Scikit进行机器学习-学习和Tensorflow”一书。在一个关于加州房价的回归项目中，他研究了分层抽样的概念。
我想我理解他的解释：“人口被划分为同质的亚组，称为地层，每个阶层抽样正确的实例数，以保证测试集代表整个人口。”
所以用我自己的话说，简单地用sklearn的train_test_split分割数据集就会使训练和测试集很容易被错误地反映出分类变量的比率(即总体有40%的类别，60%的类别，但是这些类别的训练/测试集的比率是完全不同的)，所以分层确保样本是‘随机的’，但是在测试和训练分割中仍然保持适当的比率。如果我错了，请纠正我。
以下
浏览 0提问于2019-04-30得票数 6
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我正在尝试按照Roboflow上的youtube教程在我的自定义数据集上训练YOLOv5。然而，当我试图训练我的数据集时，我总是得到一个错误。
浏览 58提问于2021-07-10得票数 0
1回答
我对WordPress非常陌生，并且用WooCommerce创建了一家电子商务商店.
在客户下订单后，我收到一封电子邮件，客户收到一封电子邮件--一封给我说出他们订购了什么，另一封作为感谢邮件发给他们。
在这封谢谢您的电子邮件中，在我的functions.php文件中，我学会了将标题的主题更改为包含它们的名称，如下所示：
//add the first name of the person to the person getting the reciept in the subject of the email.
add_filter('woocommerce_email_subje
浏览 5提问于2017-01-04得票数 3
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我是一个使用Keras的初学者，我正在尝试预处理数据以进行训练，以便建立一个神经网络。然而，我被告知，从我从中获取数据的csv文件中，前6列是x值，其余的是y值。我如何处理这种情况，以便正确地拆分用于训练和测试的数据。数据都是数字的，它不是分类的。它将被用来预测运动。
浏览 45提问于2021-08-13得票数 0
我刚刚从Rspec 2.99升级到了Rspec 3，并在我的一些测试中得到以下错误。
Failure/Error: Unable to find matching line from backtrace
ArgumentError:
comparison of Symbol with Module failed
我有以下控制器测试
require 'spec_helper'
describe PeopleController, type: :controller do
subject { response }
describe :index do
bef
浏览 3提问于2014-06-04得票数 10
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我正试图更好地理解如何使用Rx进行单元测试，但我未能成功地将主题设置为“已完成”。因此，我总是等待5秒的超时( onComplete应该是立即的)，然后在assertComplete上失败。
我对的理解是，它只应该阻塞直到调用onComplete。我也研究过，但我认为这里不应该需要它。
任何帮助或文件，可以引导我朝着正确的方向，将不胜感激。
@Test
fun testObservable() {
val subject = BehaviorSubject.create<Int>()
subject.onNext(0)
TestSubscriber<
浏览 2提问于2017-05-04得票数 3
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我有一个特殊的数据集，这个数据集可能是%1错误的训练集。我需要在没有拆分训练集的情况下为MLPRegressor进行超参数调整。平均cv = 1。这在GridSearchCV中是可能的吗？
浏览 0提问于2020-06-26得票数 0
我有一个数据集在列车，测试和验证分裂分开。
在每个时代之后，我将评估验证分割中的损失和准确性。
当验证分割中的损失不佳时，我停止训练，并选择它作为最终模型。
但是，我应该把训练和验证作为最终模型吗？我怎样才能选择最好的模特？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
我知道大多数机器学习算法都是基于输入数据是IID(独立同分布)的假设。因此，我们通常不会执行统计测试来比较测试和训练数据的统计数据。
在实践中，严格地说，我们不能保证数据拆分是均匀分布的。如果不检查两个数据集的分布，就会发生概念转移(或数据转移)。因此，我们的模型不能准确地执行。然而，大多数网站帖子和教科书都没有涉及到这一点。
训练和测试数据拆分后，是否需要验证IID并进行统计比较？例如，双样本测试，用于比较训练数据集和测试数据集的平均值
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
2回答
我目前正在解决一个问题，该问题比较了三种不同的机器学习算法在相同数据集上的性能。我将数据集划分为70/30个训练/测试集，然后使用GridSearchCV和X_train, y_train对每个算法的最佳参数进行网格搜索。
第一个问题，我是应该在训练集上执行网格搜索，还是应该在整个数据集上执行网格搜索？
第二个问题，我知道GridSearchCV在其实现中使用了K-fold，如果我在GridSearchCV中比较的所有三种算法都使用相同的X_train, y_train，这是否意味着我执行了交叉验证？
任何答复都将不胜感激，谢谢。
浏览 6提问于2018-03-08得票数 22
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1回答
让我首先描述一下设置:我们在Unity中有一个自治代理，它的决策基于感知的环境(级别)和一些预定义的值映射参数。我们的目标是在DNN中预先训练代理的参数。因此，这个想法基本上是定义一个误差度量来评估Unity模拟中代理的性能(运行级别，例如测量与最优轨迹的偏差=统一的地面事实)。因此，基于DNN的输入水平，网络应该训练以输出参数，执行仿真，并将误差作为误差值传递回网络，例如精度，因此网络可以基于该误差/性能进行训练。
有没有办法在Keras之外的训练期间进行评估(与地面真实情况进行比较)？通常，人们将X数据传递给网络，训练数据并将其与地面实况Y进行比较。这对预测很有效，但我不想预测什么。我想要
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
我正在尝试对一个dataset.But执行情感分析，没有一个现有的语料库可以训练我的分类器，它与我想要分析的数据集相似。我的问题如下:我是否可以在训练/验证阶段使用此数据的随机采样子集，然后使用训练好的分类器对更大的数据集执行分析？我计划通过向训练集中添加与应用程序数据集相似但不是来自该集中的数据点来引入一些可变性。这是一种有效的方法吗？
浏览 19提问于2016-07-27得票数 0
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1回答
我有几个球，每个球都与一个水果相关联。我想要它，这样当有人将球拖到相关的水果上时，它将调用一个动作(在这种情况下，跟踪‘击中水果’)，如果不是，那么做一些其他的事情。目前，它没有检测到这一点。
我发现我可以在舞台上添加一个偶数监听器来检测何时完成此操作，但问题是我有多个球，每个球都有多个水果。有人能告诉我我是怎么做的吗？
我来自PHP/Javascript背景，当涉及到AS3时，我只是一个初学者。
ball1.addEventListener(MouseEvent.MOUSE_DOWN, mouseDownHandler);
ball1.addEventListener(MouseEvent.
浏览 2提问于2012-11-22得票数 0
我很好奇Scikit-learn的方法在以下场景中的行为：
虚构的数据集：
id, count, size
1, 4, 8
2, 5, 9
3, 6, 0
假设我将它分成两个独立的集合(在这两个集合中都保留'id‘)：
id, count | id, size
1, 4 | 1, 8
2, 5 | 2, 9
3, 6 | 3, 0
然后用train_test_split()把它们分开，用相同的random_state of 0。两者的order是否都是以“id”作为引用
浏览 7提问于2017-12-04得票数 0
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我写了一个脚本来提取包含特定模式的巨大集合中的句子。问题在于，对于某些模式，我检查了模式开头或结尾的属性值，以查看单词是否出现在特定列表中。我有4本字典，上面有2个正面和负面单词的列表。到目前为止，我已经编写了脚本，并且能够使用我在一个字典中编写的函数。我在想，如何改进我的函数，这样我就可以在4个字典的同时使用它，而不会重复字典中循环的块。 我用两本字典给出了一个例子(因为脚本很长，所以我用所有必要的元素做了一个小例子 import spacy.attrs
from spacy.attrs import POS
import spacy
from spacy import displacy
浏览 15提问于2020-09-03得票数 0
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