我为我的数据运行了一个随机的森林,并以矩阵的形式得到了输出.它适用于分类的规则是什么?
PS我希望客户的个人资料作为输出,例如来自纽约的人,在科技行业工作,等等.
如何解释随机森林的结果?
在R中,我想生成离散随机变量的随机样本:X
,其中:P(X=a)=P(X=-a)=1/2
.我一直在网上搜索功能,但似乎没有直接的功能这样做.
我正在构建一个R包来显示R中的Weibull图(使用graphics::plot
).该图具有对数变换的x轴和Weibull变换的y轴(缺少更好的描述).因此,双参数威布尔分布可以在该图上表示为直线.
x轴的对数变换就像将log="x"
参数添加到plot()
或中一样简单curve()
.如何以优雅的方式提供y轴变换,以便所有与图形相关的绘图都可以在我的轴变换图上使用?要演示我需要的内容,请运行以下示例代码:
## initialisation ##
beta <- 2;eta <- 1000
ticks <- c(seq(0.01,0.09,0.01),(1:9)/10,seq(0.91,0.99,0.01))
F0inv <- function (p) log(qweibull(p, 1, 1))
# this is the transformation function
F0 <- function (q) exp(-exp(q))
# this is the inverse of the transformation function
weibull <- function(x)pweibull(x,beta,eta)
# the curve of this function represents the weibull distribution
# as a straight line on weibull paper
weibull2 <- function(x)F0inv(weibull(x))
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首先用威布尔分布的例子 …
我目前正在开发一个使用SAX从互联网上检索数据的应用程序.之前我用它来解析像Google Weather API这样的简单XML文件.但是,我感兴趣的网站会将解析提升到一个新的水平.页面很大,看起来很乱.我只需要检索一些特定的行; 其余的对我没用.
有可能跳过那些无用的线/标签,还是我必须一步一步走?
我有这样的数据集:
Users Age
1 2
2 7
3 10
4 3
5 8
6 20
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如何将此数据集拆分为3个数据集,其中第一个数据集由年龄介于0-5之间,第二个为6-10,第三个为11-15的所有用户组成?
我正在开发一个简单的应用程序,它根据用户输入设置壁纸。我缺少设置壁纸的代码。我在很多网站上都没有找到它。任何人都可以发布设置为墙纸的示例代码作为保存在res
文件夹中的可绘制对象吗?
我想<div id="content">
通过单击导航中的链接将不同的(about.html、home.html、pics...)HTML 页面从我的 Web 目录加载到 中<div id="content">
。
如何才能做到这一点?我是 CSS/HTML 新手。我不想用iframe
。
我有一个像这样的大数据框:
ID c_Al c_D c_Hy occ
A 0 0 0 2306
B 0 0 0 3031
C 0 0 1 2581
D 0 0 1 1917
E 0 0 1 2708
F 0 1 0 2751
G 0 1 0 1522
H 0 1 0 657
I 0 1 1 469
J 0 1 1 2629
L 1 0 0 793
L 1 0 0 793
M 1 0 0 564
N 1 0 1 2617
O 1 0 1 …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如果我输入example(hist)
R,我会得到以下输出:
hist> op <- par(mfrow = c(2, 2))
hist> hist(islands)
Hit <Return> to see next plot:
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输出中的第一行甚至不包含"hist".那么如何使用"hist"的例子呢?也许我不理解这一点,但我想看到的只是"hist"用法的例子.请帮我解释输出.
我有一个MySQL查询,我试图在SQLite中运行.我发现IF
条件在SQLite中不起作用,应该转换为CASE
.由于MySQL查询非常重要,因此我希望有人可以告诉我应该如何完成.在许多其他MySQL查询中,我必须转换为SQLite.
一旦我看到它应该在我使用的查询中完成(因为我熟悉它),我认为我可以为其他人处理它.这是应该在SQLite中运行的MySQL:
select
p.products_model,
pd.products_name,
m.manufacturers_name,
p.products_quantity,
p.products_weight,
p.products_image,
p.products_id,
p.manufacturers_id,
p.products_price,
p.products_tax_class_id,
IF(s.status, s.specials_new_products_price, NULL) as specials_new_products_price,
IF(s.status, s.specials_new_products_price, p.products_price) as final_price
from
products_description pd,
products p
left join manufacturers m on p.manufacturers_id = m.manufacturers_id
left join specials s on p.products_id = s.products_id,
products_to_categories p2c
where
p.products_status = "1" and
p.products_id = p2c.products_id and
pd.products_id = p2c.products_id and
pd.language_id = "1" and
p2c.categories_id = "10"
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