我一直在研究蜂巢,发现了一些奇怪的东西。基本上,当使用double作为列的数据类型时,我们不需要指定任何精度(hive根据值动态获取精度)。但是,这是问题所在。每当我的值是小数点后的2和7时,我看到返回值也会改变精度中的位数。
让我用我的简单示例来说明这一点。
hive> select cast('34.2234' + '32.6554' -3.1 as double);
OK
63.7788
Time Taken 0.077 seconds, Fetched: 1 row(s)
但当给出3.2或3.7的减法时,我看到了下面的变化
在使用3.2版本时
hi
出于专业原因,我想学习和理解随机森林。如果我的理解是正确的,或者我在做逻辑上的错误,我会感到不安全。
我得到了一个有1500万个条目的数据集,并希望对一个数字目标(时间)进行回归。数据结构是:
我有7个分类变量,1个日期和4个数字特征。在数据准备之后,我将数据分成训练和测试数据集。
比我定义的梯度助推机模型和寻找合适的参数,通过尝试和误差,研究和更多的尝试和错误。到目前为止,这种方法正确吗?
#train and test are the prepared data frames
#RMSE is an implementation of the root mean squared error
我有一个需要采用225,000.00格式的amount列,下面是我为其编写的查询
Select TRIM(to_char(pen_amt,'999,999,999,999,999.99')) as PenAmount from transact;
上面的查询给出了除0之外的所有值的正确结果,对于0,它是.00,而不是00.00。该怎么做呢?
我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台,python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
下面是响应变量使用两个标签(是和否)的数据集:
No. outlook temperature humidity windy play
1 sunny hot high FALSE no
2 sunny hot high TRUE no
3 overcast hot high FALSE yes
4 rainy mild high FALSE yes
5 rainy cool normal F
我已经使用rpart为数据集构建了一个决策树。 然后,我将数据分为两部分-一个训练数据集和一个测试数据集。已经使用训练数据为数据集构建了树。我想根据创建的模型来计算预测的准确性。 我的代码如下所示: library(rpart)
#reading the data
data = read.table("source")
names(data) <- c("a", "b", "c", "d", "class")
#generating test and train data - Data s