小编Ste*_*sko的帖子

我希望使用 sklearn 训练随机森林或梯度增强算法。我所拥有的数据的结构方式是，每个数据点都有一个可变的权重，该权重对应于数据点在数据集中出现的次数。有没有办法在训练过程中赋予 sklearn 这个权重，或者我是否需要将数据集扩展为非加权版本，其中每个数据点都有重复的数据点？

当我把零点放在它前面时,为什么我的小作弊码不起作用.当我取出零并将小作弊码放入其中时工作得很好.然而,当我把零和使用作弊代码 - 它将跳过正确.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    bool correct = false;
    std::cout << "Put a Number from 1 to 100" << std::endl;
    int guess = 0;
    std::cin >> guess;
    std::random_device rd;
    std::mt19937 mt(rd());
    std::uniform_int_distribution<int> rnd(0, 101);
    int answer = rnd(mt); //random number
    while (correct == false)
    {
        if (guess == answer)
        {
            std::cout<<"You got it!!!"<<std::endl;
            correct = true;
        }
        else if (guess == 01010101)#<--------------------Problem
        #it works when it is 1010101
        {
            std::cout<< answer<< std::endl;
            std::cout << "Put …

尝试使用以下代码访问matplotlib轴标签的长度：

    for label in ax.xaxis.get_ticklabels()[1::2]:
        print(len(label))

但是我收到一个错误，该对象没有长度属性。print(label[2])也有类似的错误。