我正在尝试使用scikit-learn f_regression和SelectKBest对所有功能进行排序。如果排序的特征k的数量小于特征n的总数量,则该方法效果良好。但是,如果我设置了k = n,那么SelectKBest的输出将与原始特征数组的顺序相同。如何根据所有功能的重要性对它们进行排序? 代码如下: from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
n = len(training_features.columns)
selector = SelectKBest(f_regression, k = n
我使用的是excel 2007。
我有一个任务列表(200-500),我需要分组在不同的类别/部分等(多个过滤器)。整个数据都在excel表格中,所以我可以应用Excel的内置表格过滤器来显示我需要的确切数据。
然而,应用多个过滤器来显示预期数据总是很困难的,特别是因为我需要非常频繁地这样做。为了简单起见,我计划对每条记录进行如下编号
a.b.c.d.e.f
Where a, b, c, d, e, f are simple numbers. List looks like:
1
1.1
1.2
1.2.1
1.2.1.1
1.2.2
1.3
& so on.
问题是,Excel将
我一直在尝试完成这项任务,但我做得不够好,完全一无所知,所以我想知道是否有人可以帮助我实现这些方法,以及可能的解释?我的能力非常有限,这就是为什么我被吓呆了。任何帮助都是非常感谢的!总共有两个类,位于不同的文件中,外加一个已经实现的迭代器。
我必须实现一个SortedLinkedList类,它以双向链表中键值的升序来维护列表元素。
/* LinkedListNode */
public class LinkedListNode {
public int key; /* Key */
public LinkedListNode prev; /* Pointer t
我尝试在一个维度为m x n的矩阵上运行PCA,其中m是特征的数量,n是样本的数量。
假设我想保留方差最大的nf特征。使用scikit-learn,我可以这样做:
from sklearn.decomposition import PCA
nf = 100
pca = PCA(n_components=nf)
# X is the matrix transposed (n samples on the rows, m features on the columns)
pca.fit(X)
X_new = pca.transform(X)
现在,我得到了一个新的矩阵X_new,它的形状是n