我希望打印一个特定的名称和结果的一个函数,我做了。我用的是这个代码:
arrays=[qda_confusion_matrix, Knn_5_confusion_matrix, Tree_Boo_confusion_matrix]
names=['QDA', '5-NN', 'Tree con Boosting']
for name in names:
for array in arrays:
print(name,'\n')
Spe=Specificity(array)
如您所见,我希望在
我的boosting_df Pandas DataFrame如下所示:
sku boost1 boost2 boost3 boost4
0 a ffffdfg a fggg replace
1 b fff fff fff replace
2 c ddf b ddf replace
3 d dfgd dfgd d replace
对于每一行,如果'sku‘的值与值boost1、boost2或boost3相同,那么我希望用boost4内的值替换匹配的值。
示例:
sk
嘿,我为我的游戏做了一个加电脚本。它的目的是提升玩家,它确实是这样做的,但当我放置一个以上的加电时,玩家可能会与之碰撞,但它不起作用。我甚至重写了整个脚本,所以我没有使用静态变量,因为我认为这是问题所在,但显然不是。当我在地图上有一个电源时,它工作得很好,但当我放置两个或更多电源时,它不工作,但仍然将我的debug.log打印到控制台。
代码:
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class PowerUp : MonoBehaviour {
我正在使用Ubuntu 12.04和gcc 4.8,我的gfortran刚刚更新到4.8,有些我无法编译它,以下是错误:
In file included from /home/rtbkit/local/include/boost/tuple/tuple.hpp:33:0,
from ./jml/boosting/tools/boosting_tool_common.h:16,
from ./jml/boosting/tools/boosting_tool_common.cc:10:
/home/rtbkit/local/include/b
我有以下用于创建和训练sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier的代码
class myMonitor:
def __call__(self, i, estimator, locals):
proba = estimator.predict_proba(Xp2)
myloss = calculateMyLoss(proba, yp2) # calculateMyLoss is defined
# further on
我有一个HTML表单,它需要javascript和JQuery来计算价格。这就是使用实现的javascript和一切正常工作时表单的样子:
现在我想把这个表格放到我的wordpress网页上。所有的HTML都会显示出来,看起来CSS也能工作,但是Javascript不能工作。
有3个Javascripts和3个CSS文件要链接,如果您查看我上面放置的链接的源代码,您可以看到。我试图在functions.php文件中对脚本进行排队,如下所示:
function wp_theme_enque_scripts() {
wp_enqueue_script( 'boosting', ge
我有以下类定义:
class GentleBoostC(object):
def __init__(self):
# do init stuff
# add jit in order to speed up the code
@jit
@void (float_[:,:],int_[:],int_)
def train(self, X, y, H):
# train do stuff
然后,在另一个文件中,我这样做:
import GentleBoostC as gbc
# initialize the 2D arr
我用的是numpy 1.8.x和numba。我有一个名为train的函数,它有以下定义:
@autojit
def train_function( X, y, H):
它返回一个三维的数字数组。
然后我有一个类,它调用这个函数,如下所示:
class GentleBoostC(object):
# different methods including init
# and now the train function
def train(self, X, y, H):
self.g_per_round = train_function(X,y,H)
然后实例化类并使用它来训练对象
我已经测试了几种回归者从科学-学习。但是,当我只对回归者使用if-语句时,我会遇到错误情况,如下面的示例代码。
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, HistGradientBoostingRegressor
for j, model in enumerate([MLPRegressor(), HistGradientBoostingRegressor(), GradientBoostingRegressor()]):