嗨,我有这条从赏金城堡来的曲线:
BigInteger prime = new BigInteger("57896044618658097711785492504343953926634992332820282019728792003956564821041");
BigInteger A = new BigInteger("7");
BigInteger B = new BigInteger("43308876546767276905765904595650931995942111794451039583252968842033
我正在构建一个GBM分类器来预测某个目标变量。
我的数据包含许多连续变量,我希望使用age函数来扩展其中的一个变量( scale )。我应该在火车集合中缩放这个变量,然后根据火车集的在测试集中进行缩放,这样我就不会得到信息泄漏。我的问题是如何在R中应用这个?
我这样做的方法是在火车组和测试集中分别缩放年龄特征,这是不完全正确的。下面是我的代码(我使用插入符号包):
for (i in (1:10)) {
print(i)
set.seed(i)
IND = createDataPartition(y = MYData$Target_feature, p=0.8, list =
当缩放数据时,为什么训练数据集使用“fit”和“transform”,而测试数据集只使用“transform”? SAMPLE_COUNT = 5000
TEST_COUNT = 20000
seed(0)
sample = list()
test_sample = list()
for index, line in enumerate(open('covtype.data','rb')):
if index < SAMPLE_COUNT:
sample.append(line)
else:
r = ran
最近邻居和我收到此错误: ValueError:查询数据维度必须与训练数据维度匹配。
我如何计算分类器的尺寸,以及如何解决这个问题?
以下是我的代码,如果有人可以帮助的话:
# Part 1 - Data Preprocessing
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the training set
dataset = pd.read_csv('Google_Stock_Price_Train1.c