我面临着二进制分类问题。我正在使用一些机器学习模型和Python 3,我注意到有些模型在给定的类上比其他类表现得更好。我想把它们结合起来,以提高我的准确性和精确度。我知道一种在回归问题中这样做的方法,比如加权平均预测。但我不知道这在分类问题上是否合理。而且,你必须知道一个更好的方法。
下面是我的算法,它帮助我识别那些特别难以预测的标签:
"""
each value is in {0, 1}
ytrue : real values
ypred : predicted values
"""
def errorIdentifier(ytrue, yp
我是个新手,最近开始钻研数据结构和算法。最近有人教我气泡排序,我发现原来的气泡排序算法效率很低,所以我写了一个修改过的,但很简单的版本。
算法:
循环遍历所提供的数组,并存储max元素的索引。
用max元素交换最后一个元素
将总循环长度减少1并重复
代码:
import java.util.Scanner;
class Methods extends Main
{
int[] getArray(int len)
{
int[] array = new int[len];
for (int i = 0; i < array.le