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下面的代码简单地说明了我试图用两个模型做什么。假设我们有一个Book模型和一个Author模型。首先，我们使用返回类型Books的服务获取一个Observable<Book>列表。(我找不到任何帮助它的方法，因为每次都会返回一个新的Obserable )您是否只需要使用视图模型而不是方法？那样的话，eis总是仅仅是对可观察到的事物的一次引用？
浏览 2提问于2019-11-20得票数 2
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我有一个数据集48项(每月)和python已经能够适应SARIMAX ((4，1，3)，(3，0，5)模型.对我来说很奇怪。由于我只有48个数据点，它如何计算B^(12*5)项和随后的项？
浏览 3提问于2020-06-28得票数 1
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我想让我的训练数据和测试数据具有相同的观测值，现在我的训练数据集的观测值比测试数据少。找不到我需要使用的代码。我已经尝试了合并，子集，所有类型的关节
浏览 10提问于2021-10-17得票数 0
有数以百计的数据驱动的机器学习模型。这是一个简单的例子:神经网络，线性回归，支持向量机等。但是，什么是模型驱动的(或非数据驱动的)建模，以及什么是著名的和有用的例子，例如回归任务？
浏览 0提问于2021-01-26得票数 0
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我有数千个数据源，从类似类型的硬件中生成数据。然而，不同的来源在数据集中产生了不同的动态！不同数据源上的类数不同，因此需要建立不同的模型。这意味着，在最后，我有许多不同的模型要评估。现在，我正试图在更多的细节中，看看在最糟糕的模型中，是什么导致了糟糕的表现。通常的原因是:1.测量不够；2.严重不平衡的
浏览 0提问于2019-12-09得票数 3
我试图用R中的auto.arima函数拟合arima模型，尽管数据是非平稳的，结果仍然是(0，0，0，0)。顺便说一下，我只在10个数据点上运行这个函数。
浏览 2提问于2015-07-10得票数 1
我试图用ggplot2绘制线性混合效应模型，但我很难绘制单个数据点。
现在，我想绘制各个数据点的调整值，但是我很难在R中实现这一点。
浏览 4提问于2021-09-10得票数 0
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我正在寻找一种方法来生成用于异常检测的合成数据。我们有真实的数据，但是想要注入异常来检验模型(实际数据对于将来可能出现的异常来说太有限了)。我想模拟真实数据的统计特性，如均值、模式、标准差等，以创建合成数据，然后根据合理的极值注入异常(如果我们知道实际数据中每一列的统计特性，那么我们就可以推断出该列的极值可能是什么样子)。是否有任何Python包根据真实数据中已知的统计属性生成合成数据</e
浏览 0提问于2020-10-07得票数 1
对于partikit加权条件树模型，我遇到了一个问题，它是针对缺少值的数据进行训练的。
我正在手动创建一个套袋树模型，给每个周期的观测数据赋予不同的整数权重。但是，当我使用引导模型进行预测时，我注意到其中一些模型返回的值比输入数据行少。有趣的是，在输入数据的299行中，预测的数据长度为299或289。289是删除丢失数据的预测器后的行数。深入研究这个问题，我发现它产生于三个组件的交
浏览 5提问于2020-09-02得票数 1
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Pclass: 3 IsAlone: 2 IsCabin: 2 FareBin: 4重放数据集的值计数这些新值不存在于测试数据集中。
浏览 5提问于2020-03-17得票数 0
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带有偏差的不平衡分类
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因此，在掌握了这些信息之后，我用以下方式给我的数据贴上了标签:每一位接受交易但未能满足要求的客户都是0，其他接受交易的人都是1。class 1: 90%然而，即使这是一种非常直观的标记类的方法，已经存在的启发式在数据中产生了一种偏差，这是由于基线模型性能非常差而得到证实的。所使用的功能是在报价当天基本的重要客户特性的快照，使用的模型度量是AUC、精确性、召回。这是否是一种常见的情况，即启发式逻辑被机器学习所取代，并且由于启发式规则的简单方法而导致数据有偏差？
有没有人遇到过类
浏览 0提问于2021-06-01得票数 0
我想知道为什么R的插入符号包中用于计算数据集缺失值的函数返回的观测值比原始数据集中少？[i,2] <- NA preProcValues将只包含两个变量的90000个观测值
浏览 3提问于2015-10-24得票数 2
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我遵循这个教程应用于不平衡数据集的阈值调优，使用精确召回曲线。在本教程中，无技能模型定义为：📷
在我的数据集中，无技能模型的绘制精度为0.1，这是train_y中正例的比率。但我的问题是:在不平衡的<
浏览 0提问于2022-09-23得票数 1
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RxJava组合观测量
、、、
我希望将多个可观察到的结果组合成一个可观察的家长。我不能同时访问所有可观测到的数据，它们将在整个程序的执行过程中被订阅。我怎样才能把这些可观测到的数据组合起来？
浏览 1提问于2017-04-12得票数 2
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我正在计算R中一个模型的AUC，该模型已被训练成预测一个两级因子(好/坏)。它已经应用于具有三层结果的数据(好/坏/缺)。我对得分部分没意见。我根据每一次观测的一组预测因子得出一个概率。我不明白的部分是当我使用roc(data$label, data$score)计算AUC时会发生什么，因为现在roc$label有3个级别(好/坏/少)，但是分数是根据只有2个级别(好/坏)的数据来训练的我是否应该从数据中手工排
浏览 9提问于2019-10-04得票数 2
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我正在尝试使用R和函数lmer()中的lme4包来为我的分裂图设计提供一个模型。如果我没有少的观测数据缺失，我会使用重复的度量方差，但缺失的数据不应该是线性混合效应模型的问题。请注意，在这个示例数据框架中，并不是所有因素的所有级别都交叉在一起，即使它们在我的实际数据中(除了缺少的观测值)。这与我的问题无关，我的问题是试图修复有问题的语法。)
浏览 1提问于2021-12-06得票数 3
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我有两组降水数据，一个是20x20x100 (纬度x经度x天)矩阵上的观测数据，另一个是20x20x100x5矩阵上的模型结果，其中最后一个维度是集合成员。换句话说，该模型在相同的100天内运行了5次。我的主要问题是: 1)如何根据这个数据集获得预测概率？
浏览 0提问于2012-06-23得票数 0
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