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!
我正在尝试为nextcloud的一个扩展(app)写一个集成测试。Nextcloud本身是基于Symfony的。长话短说,到目前为止,我以一个测试类结束,它抛出了以下错误消息:
PHPUnit 8.5.15 by Sebastian Bergmann and contributors.
IE 2 / 2 (100%)
Time: 642 ms, Memory: 24.00 MB
There was 1 error:
1) tests\Integration\
我需要检查长度为7320的时间序列的二阶平稳性(我有1800个这样的时间序列)。这些时间序列是记录在一座山上1800个地点上的位移。我尝试在R:stationarity()中使用Priestley。对于1800年中的1个时间序列,我得到了以下值:
p-value for T : 2.109424e-15
p-value for I+R : 9.447661e-06
p-value for T+I+R : 1.4099e-10
你能告诉我怎么解释吗?我所知道的是,如果T的p值是0,时间序列平稳的零假设就会被拒绝。另外,在1800年的第二次时间序列中,我得到了这些值;
p-value for
我经常不得不在相当大的数据集上编写和执行验证测试。数据以不同的数量(一个文件和多个文件)和格式(有时类似于表) (csv,dbf,.)有时它像树一样(JSON,XML,.)。
我必须执行的测试要么是根据列表或有效值范围简单地检查每个值(例如,temperature > -20 AND temperature < 50,或者有时检查多个记录之间的相互依赖关系(例如,属于同一类型的七个记录必须具有连续的时间戳)。
我喜欢编写和执行这样的测试的语言是Python,但是我愿意学习一些新的东西,如果这会有帮助的话。如果可能的话,我想使用一个已建立的测试运行程序,如UnitTest、nose、
要编写所有访问数据库的单元测试(通过JPA+Hibernate),以便它们可以并行运行,我需要知道什么?我们开始使用mavens并行单元测试特性,体验测试失败,当它们在一个线程中运行时不会发生这种情况。
我将给出一个简短的例子,说明我们现在是如何编写测试的。我们在EntityManager中设置@Before和其他类,开始事务,最后插入类中所有测试所需的测试数据(测试特定数据是在测试中创建的)。@After测试正在运行,我们通过调用Transaction.rollback();和null来回滚所有成员变量。我们对内存中的hsqldb运行所有单元测试。
public class TestLogE
我正在执行下面的代码,根据其中一行(指定为q行)中所有字符的值过滤从一个文件中取出的每组四行,并将过滤后的行写到一个新文件中。
fin = fopen(fname_in,'r') ;
fout = fopen(fname_out,'w') ;
y = 0 ;
w = 0 ;
fprintf(1,'Filtering') ;
while ~feof (fin)
w=w+1 ;
if ~mod(w,50000)
fprintf(1,'.');
end
t = fgets(fi
我已经习惯了Python和JS,对R也很陌生,但我喜欢它来进行数据分析。我希望在我的数据框架中创建一个新的字段,该字段基于一些if/ new逻辑,并试图以标准/过程的方式进行:
for (i in 1:nrow(df)) {
if (is.na(df$First_Payment_date[i]) == TRUE) {
df$User_status[i] = "User never paid"
} else if (df$Payment_Date[i] >= df$First_Payment_date[i]) {
df$User_status[i]
所有人。
因此,我是Python的新手,我正在尝试根据10个不同的数值输入来预测一个数值变量。特别是,我正在尝试应用多元线性回归,但希望在训练-测试-验证阶段添加蒙特卡洛交叉验证。所以,我写了一段代码,看起来像这样:
#I have imported libraries
#imported the dataset
#then created X and Y df.
#then split the data into training and testing, with validation parameters as follows:
from sklearn.model_selectio