一个我似乎找不到答案的简单问题。 如何更改Seaborn Boxplot中平均值指示器的颜色和形状? 它默认是一个绿色三角形,通常很难看到。 我试图在seaborn文档和matplotlib文档中找到答案。还有一个关于stackoverflow的相关问题,其中有人询问如何更改与seaborn箱图相关的颜色,并且能够更改除平均值指示器之外的所有内容。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = [[np.random.rand(100)] for i in range(3)]
在Time Series tasks中,我遇到了一个关于将数据拆分成训练和测试集的问题。我知道数据不能被混洗,因为保持数据的时间性很重要,所以我们不能创建能够展望未来的场景。然而,当我打乱数据(用于实验)时,我得到了一个离谱的高R平方分数。是的,R平方是用测试集评估的。有人能简单地解释一下为什么会这样吗?为什么在时间序列中混洗训练和测试数据会产生高R平方分数?我的猜测是,这与时间序列的趋势有关,但我不确定。我只是好奇地问一下,谢谢!
我在Matlab中用lsqvurcefit拟合指数衰减函数。要做到这一点,我首先我的数据,因为它们不同的几个数量级。然而,我不知道如何去修饰我的合适参数。
我的拟合模型是s = O + A * exp(-t/T),其中t和s是已知的,t是10^-3的数量级,s是10^5的阶,所以我从它们的平均值中减去它们的平均值,用它们的标准差除以它们。我的目标是找到最佳的A,O和T,在给定的时间t将得到最接近s的结果。然而,我不知道如何去修饰我得到的at和T。
有人知道怎么做吗?我只发现了关于正常化的问题,但并没有真正解决同样的问题。
目前,通过一个关于DataCamp的课程学习交叉验证。他们从创建一个n倍交叉验证计划开始这个过程。这是通过vtreat包中的kWayCrossValidation()函数完成的。他们这样称呼它:
splitPlan <- kWayCrossValidation(nRows, nSplits, dframe, y)
然后,他们建议按如下方式运行一个for循环:
dframe$pred.cv <- 0
# k is the number of folds
# splitPlan is the cross validation plan
for(i in 1:k) {
# Ge
根据我的理解,cross_val_score, cross_val_predict, and cross_val_validate可以使用K-fold validation。这意味着训练集部分作为训练集和测试集被迭代地使用。但是,我还没有看到任何关于如何处理验证的信息。数据似乎没有分成三组--培训、验证和测试集。cross_val_score、cross_val_predict和cross_val_validate是如何处理培训、验证和测试的?