我正在使用支持向量机回归模型的示例对数据样本运行测试,在此MathWorks文档(链接:https://uk.mathworks.com/help/stats/compactregressionsvm.predict.html#buvytaz)中给出的示例中,训练数据需要具有与预测数据相同的行数,这是到目前为止能够运行预测所必需的。如果我的数据与行数不一致,我该怎么办?我如何使用具有不同样本数量的数据来训练我的支持向量机,并且仍然能够预测,结果可能会有更大的误差? Data sample of the training data for the model and the data th
我使用这个数据集,目标列是最后一个'DEATH_EVENT',我把最后一个分隔开了。我正在使用KMeans来计算命中和失误的次数。结果非常糟糕,我想我应该删除一些列,或者创建一个删除的循环。你怎么做?import matplotlib.pyplot as plt
X = np.genfromtxt('heart_failure_clinical_records_dataset.csv', delimiter=
我有99个人的年收入数据:incomes = pandas.DataFrame({'income':[round(random.triangular(20,80,200),0) for i in range(99)]}) 将他们分成3个分位数,“贫穷”、“中等”、“富有”,每个分位数为的平均收入。我在学习。谢谢!