嗨，我有一个数据集，如下所示：2fec2 40 TC19b0 40 TCtld3 60 CG
我希望能够找到一种python方法，例如，找到2fe2和1f3c具有相同突变的每个实例，并打印代码。我是一个全新的python新手，正在尝试摆脱awk --请帮帮我！
浏览 29提问于2017-01-12得票数 0
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所以我有一个形式为UID obj1 obj2的数据。X时间戳，我想使用sklearn中的kmeans在python中对这些数据进行聚类。我应该从哪里开始呢？编辑：
因此，基本上我尝试根据点击流数据对用户进行聚类，并根据使用模式对他们进行分类。
浏览 0提问于2016-02-09得票数 0
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利用多级列的分类模型.层次信息
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我正在寻找一些健壮的分类/聚类模型，例如决策树，它将使用数据集中的层次信息。我正在寻找一些分类模型，它首先根据“产品类别”对客户进行分类，然后根据
浏览 3提问于2022-01-19得票数 0
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WEKA中的多类分类
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我试图在WEKA中实现多类分类。我有很多行，比如银行交易，其中一列被标记为食品、药品、租金等。我想开发一个分类器，它可以根据我以前的数据进行训练，并预测它属于哪一类，以供将来的交易。如果我是对的，这是多类而不是多标签，因为每个事务只能属于一个类。下面是我正在考虑的几个算法
浏览 5提问于2015-06-04得票数 1
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一个是3个类别的分类变量，其余是连续变量。这些列下面有50行。我如何通过分类变量对数据帧进行分组，并对每一列中具有该DF的连续变量的每一类中的观察值取平均值？另外，删除所有NA。我想根据此信息创建一张新CD。 最好的，亨利
浏览 6提问于2020-04-08得票数 0
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我正在使用Python和Pandas做一个数据质量项目。我有一个输入数据，其中每一列都是分类数据，我想返回一个数据，其中每一列包含该列中最常见的10个类别，以及所述类别的名称(即键值对或带有分类变量的元组:每个单元格中的计数)。
浏览 0提问于2018-06-18得票数 0
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我有一个一般性的方法问题。我有两列数据，一列是年龄的数字变量，另一列是简短的字符变量，用于回答一个问题。
我的目标是根据文本响应对年龄变量(即为年龄变量创建切分)进行分组。我不熟悉做这种分析的任何一般方法。你会推荐什么样的一般方法？理想情况下，我想根据文本反应的语言相似性对年龄变量进行分类。
浏览 0提问于2014-09-13得票数 2
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我正在尝试为Power BI中的数据表编写代码，该代码对表的值进行平均，但根据ID和Project对其进行分类，但同时排除另一列中的值。下面是我正在努力实现的目标，AVG专栏是我的目标。不包括Type = "II"，并根据类别列[ID]和[Project]对这些值进行平均。
浏览 20提问于2019-10-09得票数 1
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我遵循了在dev、test、train.tsv中输入模型的步骤，对其进行了训练，然后尝试对测试数据进行分类，而我只有一个特性，分类是二进制的，1或0。我假设我的test_results.tsv只有一列，表示估计的分类。有什么建议吗？这是我输出的一张照片。我以为这将是一列‘S’和‘0's给我看它
浏览 0提问于2020-11-22得票数 0
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我想构建一个机器学习模型(xgb和lgbm)，它必须每周处理流数据。模特们每两周接受一次培训。数据包括订单信息，我想预测订单将被交付的可能性。订单是在系统中输入的，一周后，人们就可以说订单是否确实交付了。
对于供应商这样的名义数据，我使用pd.get_dummies()进行转换。但是，假设我收到了下周到达的订单的订单数据。有一个新的供应商，训练有素的模型还不知道，
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
我已经在R中使用了随机森林进行分类，其中相关列具有分类值(例如0或1)。例如，对于虹膜数据库，我们可以使用随机森林根据物种对数据进行分类，如下所示：这是有意义的，因为物种只能接受几个分类值。问题是，如果物种的值可以从1到100，我想将<em
浏览 3提问于2013-06-22得票数 0
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我需要根据概要文件(.doc文件)进行分类。我有一个包含数据的csv文件：Web developer ["html","css","php"]Embedded Dev ["ARM", "CORTEX&qu
浏览 0提问于2019-06-26得票数 1
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我正在处理一个文本分类问题，我想不到也找不到解决方案。从本质上讲，我正在对一个私人投诉数据库进行分类，其中每个市政当局都有自定义类别，这是因为一些市政当局比其他市政当局有其他问题。Street-lighting
New York Street lights are off lighting 正如您所看到的，我希望根据市政当局对问题进行分类，因此，<e
浏览 14提问于2020-03-27得票数 0
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据我所知，在进行特征工程之前，必须将数据集分成训练数据和测试数据，以避免分析中的偏差。我还了解到，机器学习模型除了数字数据之外不理解数据，因此需要编码，这是特征工程的一部分。我的问题是，我是单独编码测试数据，还是预测函数理解分类数据。
浏览 0提问于2019-11-06得票数 1
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我有一个在Python中作为数据框加载的数据集。它由21392行(数据实例，每行是一个样本)和79列(特征)组成。最后一列，即列79，具有字符串类型标签。在这种情况下，我想使用CNN对数据进行分类，并使用可用的特征预测目标标签。这在某种程度上是一种非常规的方法，尽管它看起来是可能的。然而，我对方法应该是如何的感到非常困惑，因为我找不到任何关于使用
浏览 22提问于2019-10-21得票数 0
如何用python对英语单词进行分类？比如国家和政府:政权，政治，政治家，官员，democracy......besides，还有其他的话题:教育/家庭/经济/学科等等。我想整理“经济学人”杂志的词汇，并根据频率和主题对这些进行分类。目前，我已经完成了单词的频率统计，下一步是如何用python自动对这些单词进行分类？
浏览 9提问于2020-04-14得票数 0
我试图在中使用森林(或树)增广贝叶斯分类器( ) (最好是python 3，但python 2也是可以接受的)，首先学习它(结构和参数学习)，然后使用它进行离散分类，并获得那些丢失数据的特征的概率。在我的数据中，我很想从不完整的数据中使用增量学习，但我甚至在文献中都没有发现这两个方面的任何东西，所以任何能够进行结构和参数学习和推
浏览 0提问于2013-02-16得票数 16
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回归算法似乎正在处理以数字表示的特性。例如：此数据集不包含分类特性/变量。很清楚如何对这些数据进行回归并预测价格。但现在我想对包含分类特性的数据进行回归分析：有5特性：District、Condition、Material、Security、Type
如何对这些数据进行回归？是否必须手动将所有字符串/
浏览 3提问于2015-11-30得票数 73
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我正在做一个机器学习(数据挖掘)项目，我完成了数据探索和数据准备步骤，它是用python完成的！但我读过一些关于决策树和分类属性的类似问题，发现我使用的库(scikit-learn)不适用于
浏览 0提问于2017-07-18得票数 1
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我试图对存储在核心数据中的记录进行排序，但存在一些问题。详细地说，我有两个主要问题：我有两个实体(父亲和孩子)与1:M的关系，所以一个父亲可以有更多的孩子。我想表演一种父亲的记录，基于大孩子的名字。因此，基本上，我应该对孩子的记录进行搜索，找出某个父亲的名字，并以最大的年龄检索孩子的</e
浏览 0提问于2012-02-14得票数 1
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