这是如何在游戏中用于设计人工智能代理?考虑一个简化的类Monster,它表示一个人工智能代理: State state;
public人工智能代理受到环境影响和其他与其通信的物体的影响。例如,一个AI代理可能会告诉另一个AI代理攻击(即agent.attack())。或者一个火球可能会告诉人工智能特工摔倒。如果是正确的话,这是如何做到的?是否所有的状态都有义务由它们的超类来实现方法
我是机器学习和python的新手。现在我正在尝试应用随机森林来预测目标的二进制结果。在我的数据中,我有24个预测因子(1000个观察值),其中一个是分类的(性别),其他的都是数字的。我已经对大尺度特征进行了转换并进行了估算。最后,我检查了相关性和共线性,并在此基础上删除了一些特征(结果是我有24个特征)。现在,当我实现RF时,它在训练集中总是完美的,而根据交叉验证,比率并不是很好。即使在测试集中应用它,它也会给出非常非常低的召回值。我该如何解决这个问题? # Fit