是否可以使用QuantileDiscretizer,keeping NaN值,并使用RandomForestClassifier
我一直在犯这样的错误:
18/03/23 17:38:15 ERROR Executor: Exception in task 3.0 in stage 133.0 (TID 381)
java.lang.IllegalArgumentException: DecisionTree given invalid data: Feature 1 is categorical with values in {0,...,1, but a data point gives
下面的代码显示了我是如何创建模型管道的,在这个过程中,只有回归器发生了变化。我正在尝试使用随机森林、线性回归和GBT模型,但当在一台机器上执行与在一组机器上执行时,所有这些模型都显示出不同的结果。在这两种设置中,所有默认设置都使用完全相同的EMR集群配置。
def _create_training_pipeline(self, regressor_name, tuned_model=None):
if tuned_model is None:
tuned_model = {}
stages = []
for col in self._string_col
我们有一个用户想要用基于梯度的方法来解决具有中间离散变量的优化问题。他们撞上了。我知道我们可以将问题重组为不使用离散变量,但如果离散变量不变,我是否也可以将此错误视为警告呢?或者,是否有一个根本的原因,使衍生产品不能正确传播。要明确的是,我们在模型级别使用approx_totals。
下面是一个很小的测试案例,展示了这一点:
import openmdao.api as om
import numpy as np
class DiscreteComp(om.ExplicitComponent):
def setup(self):
self.add_input(
有两个随机变量X和Y及其联合概率Posterior_P(离散,2D-数组),利用得到后验概率熵,由于默认轴= 0,它返回维数为len(X)的数组。我对熵完全陌生,所以如果我混淆了某些定义,请纠正我。我创建了一个非常简单的例子来证明:
x = np.arange(-2,2,0.01)
y = np.arange(-2,2,0.01)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# support area
sup = np.dstack((X,Y))
distribution = multivariate_normal(mean=[0,0],cov=[[1,0],[0,1]])
# T
我不确定这是可能的,但是我想使用Python脚本接口在Abaqus/CAE中创建一个包含用户定义元素的网格。这将包括至少两个部分在CAE方面的事情:定义节点&连接,和定义材料属性。
因此,例如,我熟悉以几种不同的方式使用标准元素创建部件和网格。其中相当可读的版本可能类似于:
m = mdb.models[modelName]
newPart = m.Part(name='NewPart', dimensionality=THREE_D, type=DEFORMABLE_BODY)
for elemLabel,elemNodes in myElementDictiona
我从维基百科上学到了三元搜索。我不确定他们所说的参数绝对精度是什么意思。他们没有详细说明。但下面是伪代码:
def ternarySearch(f, left, right, absolutePrecision):
#left and right are the current bounds; the maximum is between them
if (right - left) < absolutePrecision:
return (left + right)/2
leftThird = (2*left + right)/3
ri
我对样本做了很多工作,希望推广到更大的人群中。但是,大多数情况下,样本是有偏差的,需要使用包进行加权。然而,我还没有找到一种方法来根据这些权重对术语文档矩阵进行加权。考虑这个例子
library(tm)
library(wordcloud)
set.seed(123)
# Consider this example: I have performed a sample from a population and now have
# 1000 observations of text. In the data I also have information about gender.
我编写了一个适合泊松发行版的脚本,它似乎很适合使用python的random.poisson生成的数据集,但它不适用于我需要安装的数据集。剧本是:
In [6]: from scipy.misc import factorial
In [7]: from scipy.optimize import curve_fit
In [8]: import numpy as np
In [9]: import matplotlib.pyplot as plt
In [11]: def poisson(k, lambd):
....: print(lambd)
....:
我正在尝试添加两个计数器,其中包含timedelta。添加计数器会引发以下情况:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/Cellar/python/3.7.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/collections/__init__.py", line 734, in __add__
if newcount &