我有以下功能
import math
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os.path
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from t
我已经运行了一个线性回归模型,我希望将它应用于数据帧中的每一行,以便将残差与另一个模型进行比较。我一直在研究如何将预测应用于数据帧中的每一行。
final_df= 15列(13个IVs,1个DV,以及其他模型的结果) regression_measures是一个包含所有13个IVs的列表。
df_accuracy = final_df[regression_measures]
x = np.array(final_df[regression_measures])
y = np.array(final_df[['DV']])
#Create Model
model = Linea
这是我的代码
clf = KNN(n_neighbors = 1)
clf.fit(train_x, train_y)
train_predict = clf.predict(train_x)
k = f1_score(train_predict,train_y)
print("Training F1 Score:",k)
test_predict = clf.predict(test_x)
k = f1_score(test_predict,test_y)
print("Test F1 score:",k)
我得到了错误
Found input vari
我是Perl编程方面的新手。我试图比较每个元素的两个数组。这是我的密码:
#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
use v5.10.1;
my @x = ("tom","john","michell");
my @y = ("tom","john","michell","robert","ricky");
if (@x ~~ @y)
{
say "elements matched";
}
els
我正在写一个程序来计算这个数字在twxt文件中出现的次数。文本的输入是在运行时给出的。输入存储在文本文件中,现在我必须统计频率并将结果输出到另一个文本文件中。
import java.io.File;
import java.util.Formatter;
import java.util.Scanner;
public class StudentPoll
{
private Scanner x;
int[] frequency = new int[5];
int count =0;
public void openFile(){
try{
x = new Scan
我已经完成了一个机器学习算法,分类类别和文本。我已经完成了99 %,但是,我现在知道如何将我的预测结果合并回原始的dataframe,以查看我开始做什么和预测是什么的打印视图。
下面是我的代码。
#imports data from excel file and shows first 5 rows of data
file_name = r'C:\Users\aac1928\Documents\Machine Learning\Training Data\RFP Training Data.xlsx'
sheet = 'Sheet1'
impo
我一直在一个Java项目中使用libSVM,在对一个相当大的数据集进行培训之后,使用api中的函数将模型保存到一个文件中。后来,我尝试加载文件来做一些预测,但是每次调用svm.svm_predict函数时,我都会得到一个svm.svm_predict。我可以验证代码是否适用于一个较小的模型文件,但是对于这个更大的集合,代码总是失败的。以下是完整的错误消息:
Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException
at libsvm.Kernel.dot(svm.java:213)
at libsvm.K
我试图使用Pydantic模型和FastAPI进行多个预测(用于输入列表)。问题是不能将Pydantic模型直接传递给model.predict()函数,因此我将其转换为字典,但是,我得到了以下错误:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'dict'
我的代码:
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from typing import List
app
我正在处理多项式训练测试匹配问题,并希望将一个list对象转换为表单(4,100)的一个numpy数组。(即,4行,100列)我有以下代码:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from numpy import array
np.random.seed(0)
n = 15
x = np.linspace(0,10,n) + np.random.randn(n)/5
y = np.sin(x)+x/6 + np.rando