我有下面的代码,其中形成了一个简单的基于规则的分类数据集:
# # Data preparation
data = data.frame(A = round(runif(100)), B = round(runif(100)), C = round(runif(100)))
# Y - is the classification output column
data$Y = ifelse((data$A == 1 & data$B == 1 & data$C == 0), 1, ifelse((data$A == 0 & data$B == 1 & data$C == 1), 1, ifelse((data$A == 0 & data$B ==0 & data$C == 0), 1, 0)))
# Shuffling the data set
data = data[sample(rownames(data)), ]
我已将数据集划分为训练和测试,以便我可以在测试集上验证我的结果:
# # Divide into train and test
library(caret) …我有以下代码来匹配日期
import re
date_reg_exp2 = re.compile(r'\d{2}([-/.])(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\1(\d{4}|\d{2})|\w{3}\s\d{2}[,.]\s\d{4}')
matches_list = date_reg_exp2.findall("23-SEP-2015 and 23-09-2015 and 23-09-15 and Sep 23, 2015")
print matches_list
我期望的输出是
["23-SEP-2015","23-09-2015","23-09-15","Sep 23, 2015"]
我得到的是:
[('-', 'SEP', '2015'), ('-', '09', '2015'), ('-', '09', '15'), ('', '', '')]
请查看regex 此处的链接.
我正在尝试对xgboost具有不平衡类（1% 的 1% 和 99% 的零）的分类数据实施。
我binary:logistic用作分类的目标函数。
根据我的知识xgboost- 随着 boosting 开始构建树，当所有树组合在一起时，目标函数会被迭代优化，最终实现最佳性能。
在我的数据中，由于类不平衡，我面临着Accuracy Paradox的问题。凡在我能够实现大的模式的终结accuracy，但穷人 precision和recall
我想要一个可以优化模型并返回具有 best 的最终 xgboost 模型的自定义目标函数f-score。或者我可以使用任何其他可以最好返回的目标函数f-score吗？
其中F-Score = (2 * Precision * Recall)/(Precision + Recall)
我可以在控制台中看到整个数据框。是否有任何可能的方法或功能可以在 R-Console 中查看数据框（类似于 Excel 的编辑），以便我应该能够手动编辑数据？
我试图像计算器发现有很多的正则表达式：这
import re
mystring = """
some string /bin/path and also /opt/something/bin/.
Some other string /home/user/file.extension.
Some more string \.out and \.cpp and \.extension.
All these are paths and needs to be captured.
"""
我想用 pythonre.sub用 word 替换所有路径PATH。
output = """
some string PATH and also PATH.
Some other string PATH.
Some more string PATH and PATH.
All these are paths and needs to be captured.
"""
最初我有一个弹性 IP -52.XX.XX.XX与一个实例关联。但是，当实例终止时，弹性 IP 被意外释放。52.XX.XX.XX现在，当我分配新的弹性 IP 而不是随机生成 IP 时，是否有可能获得相同的 IP 。