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浏览 586提问于2017-11-08
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在这里，我想预测经销商(大约600)下个月是否会提货(大约30)。正如你所看到的，大约有18,000种可能性，很难预测。顺便说一句，现在我已经有了近三年的数据(2018年和2019年)，现在我只是使用过去几个月的共同目标作为预测。例如，如果交易商A在9月、10月和11月购买商品item 1，那么我预测他将在12月购买item 1。然而，这并不准确，precision是关于0.6的，而recall是关于0.3的。还有其他方法可以预测吗？
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
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浏览 456提问于2017-11-02
请问：88元的服务器是只有在双11才有这项活动，还是一直都有？
我的情况是：目前产品还在开发，还用不到服务器，未来几个月才可能用到。如果只有双11才有这个88元的活动，那么，我就先购买了放在那里。
浏览 242提问于2019-11-11
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小程序商城需要购买哪些云服务？
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云服务小白，现在有个需求，准备做个小程序商城预估双11、618 日UV在50万，需要购买哪些云服务呢？CFS，redis，CDN。。。。那些必须呢？大概的架构是什么？ 还有月费用多少？
浏览 387提问于2021-11-17
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浏览 331提问于2017-11-06
2回答
在预测模型中添加分类列
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我得到了客户的数据框架和有关他们活动的信息，并且我已经建立了一个模型来预测他们是否购买了产品。我的标签是一列'did_buy‘，如果客户购买了，则分配1，如果没有，则分配0。我的模型考虑了数字列，但我也想将分类列添加到预测模型中，但我不确定如何转换它们并在X训练中使用它们。09-22 Francelinkedin_shared_connections online_activity did_buy Sale_Date
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浏览 2提问于2018-11-21得票数 3
我想删除以下可编辑模式下文件名的"-“文本
-rw-r-r-+1dayua mkpasswd 571 11月14日18:11 Anagrams.py-rwxr-xr-x+ 1dayua mkpasswd 1041 <
浏览 1提问于2014-11-21得票数 2
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我想训练一个交易数据模型，以预测客户是否会在未来90天内购买该产品。同样，客户在一定的时间间隔内重复购买。例如，对于产品A，购买通常在24个月左右重复。而对于产品B，购买通常在18个月左右重复。
如何在数据中捕获这些复杂的模式？对于季节性，我想创建Month1，Month2，.，Month11布尔变量。
浏览 0提问于2022-07-09得票数 1
当您选择1-200支钢笔时，剪辑上的单色打印成本为13美分，当您选择201-500支钢笔时，单色打印成本为11美分。当您选择1-200支钢笔时，剪辑上的双色打印售价为26美分，当您选择201-500支钢笔时，价格为22美分。轴上和夹子旁边的指纹也一样。应该清楚的是，如果客户购买了500支钢笔并希望在回形针上自动打印双色，则需要自动购买500张双色打印。他不能买500支钢笔和200张相片！对于每个打印颜色和打印的每个区域，无论客户购买的是100支笔还是1000支笔，都需要
浏览 16提问于2016-07-01得票数 0
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从上午开始，付款一直出现空白页，换了safari和chrome都不行，手机浏览器显示该浏览器不支持微信登陆，要命了。image.png
浏览 313提问于2018-11-16
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我将RDD更改为DataFrame，并将结果与我使用read.csv导入的另一个DataFrame进行了比较，但浮点精度与这两种方法并不相同。谢谢你的帮助。from pyspark.sql import RowRDD方法order_items = sc.textFile('retail_db/order_items')
orders_comp = orders.filter(lambda li
浏览 0提问于2018-01-26得票数 5
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我试图在时间窗口中获取日志和汇总计数的数据，特别是在购买之前。目标是创建可用于预测未来购买的功能。这是我的原始df0 2013-07-11 EmailOpen0 1 0 1 0
上面的想法是，在购买</em
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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