小编sko*_*din的帖子

我有一个 python 列表（包含整数），我想在列表中找到 N 个最高值的索引。其中 N 小于列表的长度。

我可以通过对列表进行排序来找到 N 个最大值，但是有没有好的方法可以找到这 N 个最大值的位置？

例如，我的列表是 a = [10, 16, 29, 1, 4, 5, 7, 9, 13, 15]，我需要找到 3 个最高值的位置。

预期结果是 [2, 1, 9]

在我的数据集中,我有几行包含字符.我只需要包含所有整数的行.最好的方法是什么？下面的数据集:例如,我想删除第2行和第3行,因为它们分别包含051A,04A和08B.

1   2017    0   321     3   20  42  18
2   051A    0   321     3   5   69  04A
3   460     0   1633    16  38  17  08B
4   1811    0   822     8   13  65  18

下图显示了在 CIFAR 小图像数据集上训练简单的深度 CNN（卷积神经网络）的部分代码。我已经导入了，导入keras.utils（以红色突出显示）

但是，我仍然收到以下错误：

决策树算法有不同类型。ID3，CART，C4.5。

我需要帮助来确定sklearn DecisionTreeClassifier在Python中实现了哪种算法？

我正在使用 sklearn 将决策树应用于数据集

在 Sklearn 中有一个参数来选择树的深度 - dtree = DecisionTreeClassifier(max_depth=10)。

我的问题是 max_depth 参数如何帮助模型。高/低 max_depth 如何帮助更准确地预测测试数据？