Group by数据5分钟样本
是一种数据处理技术，用于将数据按照指定的字段进行分组，并计算每个分组内的统计指标。在5分钟的时间范围内，将数据按照指定的字段进行分组，并计算每个分组内的样本数据。
这种技术在数据分析和数据挖掘领域非常常见，可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。通过对数据进行分组，我们可以得到每个分组内的样本数据，例如平均值、最大值、最小值、总和等统计指标，从而更好地理解数据的特征和规律。
在云计算领域，腾讯云提供了一系列适用于数据处理和分析的产品和服务，例如腾讯云数据仓库（TencentDB）、腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）、腾讯云数据分析（Tencent Cloud Data Analytics）等。这些产品和服务可以帮助用户高效地进行数据处理和分析工作，包括对数据进行Group by操作。
腾讯云数据仓库（TencentDB）是一种高性能、可扩展的云数据库服务，支持结构化数据的存储和查询。用户可以使用腾讯云数据仓库进行数据的Group by操作，通过SQL语句指定需要分组的字段，并计算每个分组内的统计指标。
腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）是一种大数据存储和分析服务，支持海量数据的存储和处理。用户可以使用腾讯云数据湖进行数据的Group by操作，通过数据湖分区和元数据管理功能，将数据按照指定的字段进行分组，并进行统计分析。
腾讯云数据分析（Tencent Cloud Data Analytics）是一种全托管的大数据分析平台，提供了数据处理、数据挖掘和数据可视化等功能。用户可以使用腾讯云数据分析进行数据的Group by操作，通过可视化界面或者SQL语句指定需要分组的字段，并计算每个分组内的统计指标。
总之，Group by数据5分钟样本是一种数据处理技术，可以帮助我们按照指定的字段对数据进行分组，并计算每个分组内的统计指标。腾讯云提供了一系列适用于数据处理和分析的产品和服务，用户可以使用这些产品和服务进行数据的Group by操作。
相关·内容
具有以下数据帧，A组具有4个样本，B3个样本和C1个样本：
group data_1 data_2
0 A 1 4
1 A 2 5
2 A 3 6
3 A 4 7
4 B 1 4
5 B 2 5
6 B 3 6
7 C 1 4
我想将数据转换为numpy数组，其中每一行都是一个具有所有样本的组，而对
浏览 3提问于2018-10-03得票数 15
回答已采纳
在R中，我有一些生态数据是这样的：
sample <- seq(1, 20, by=1)
group <- c("A","A","A","B","B","C","D","E","E","E","E","E","E",
"E","E","E","E","F","F"
浏览 8提问于2021-07-23得票数 1
回答已采纳
1回答
我目前正在处理遗传数据，其中头部是细胞样本名称。从每种类型的单元格中收集到2个样本，需要将它们绘制在盒子图中。由于样本命名不一致，我使用了一个单独的.csv文件，用户在其中写入样本名称及其所属的组。我尝试使用group_by()函数访问示例数据，但随后使用来自另一个.csv文件的分组信息。有没有办法完成我想要做的事情？ Cell Sample Data CSV:
Sample A1 Sample A2 Sample B1 Sample B2
1 3 3
浏览 12提问于2020-07-13得票数 0
2回答
R将组与完整样本进行比较
、、、
样本数据
df <- data.frame("id"=c(1,2,3,4,5), "group"=c(0,0,1,1,1), "score"=c(10,14,15,13,12))
我的目标是将group =1的分数与完整样本进行比较。
我想出了如何做t测试：
t.test(df$score ~ df$group)
但这是group =1还是group = 0？
浏览 1提问于2018-11-17得票数 0
2回答
当我试图从数据帧中随机选择每组中的10个样本时，我试图找出样本函数是如何工作的。
我有一个5列7000行的数据框架。我将数据集分成大约200个组。然后，我想从每组随机抽取10个样本。有些组的样本少于10个。所以当我尝试对它们进行采样时，我设置了replace=T，但是当我检查输出时，我发现组中超过10个样本的组有重复样本。
我不知道怎么解决这个问题？
mydata2<- split(mydf,mydf$Group)
names(mydata2)<-paste0("mydata2",1:length(levels(mydf$Group)))
mysamp
浏览 0提问于2019-03-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，如下所示： group=rep(1:4,each=100)
values=round(runif(400,25,350),0)
data<-data.frame(values,group) 每组由100个观察值(值)组成。 对于每组，我将随机抽取20个样本，不进行替换，并从10个样本大小增加5到95个样本大小。 因此，对于每组，我想要20个使用size=10的样本，20个使用size=95的size=15....20样本。 有没有关于如何使用tidyverse解决方案的想法？ 在我这样做的那一刻： data %>%
group_by(group) %>
浏览 7提问于2020-11-06得票数 0
1回答
我知道如何使用dplyr中的sample_n或sample_frac从数据中抽取每个组的随机样本，可以这样做，
dataset %>%
group_by(user_id) %>%
sample_n(10)
然而，我有一个稍微不同的问题。我想从整个数据集中随机抽取一个样本。应该像这个一样简单，
sample_n(dataset,10)
但是，由于在前面的示例中，我在dataset上使用了group_by命令，所以group_by似乎仍然在这里生效。第二个命令相当于这里的第一个命令。
我想知道如何消除group_by的影响，从整个数据集中获取一个随机样本？
浏览 2提问于2016-08-18得票数 2
回答已采纳
3回答
样本n分成两组
、、
我有一个数据集，如下所示：
d=data.frame(ID = rep(1:7,1),
Group1=c('A','C','B','C','C','A','B'),
Group2=c('B','A','C','B','B','B','D'))
ID Group1 Group2
1 A B
浏览 0提问于2017-09-07得票数 2
1回答
我有以下两个矩阵中的甲基化计数数据。
cov <- matrix(sample(0:7, 100,replace=TRUE), nrow=10, ncol=10)
colnames(cov) <- c("group1_1", "group1_2", "group1_3", "group1_4", "group1_5", "group2_1", "group2_2", "group2_3", "group2_4", "group2_5
浏览 0提问于2016-04-13得票数 0
4回答
**编辑是因为我是个傻瓜--有了替代者，没有**
我有一个大的ish(>500 k行)数据集，有421组，由两个分组变量定义。抽样数据如下：
df<-data.frame(group_one=rep((0:9),26), group_two=rep((letters),10))
head(df)
group_one group_two
1 0 a
2 1 b
3 2 c
4 3 d
5 4 e
6 5
浏览 7提问于2016-06-09得票数 3
回答已采纳
在表格中给出一个数据框架：
group val
A 10
A 1
B 9
C 6
...
我想在每个val中随机取样group，结果是一个新的数据框架。问题是每个val中的group数是不同的，所以我不能直接使用sample()。现在，我想确定if-else条件下的样本大小:如果val的数量大于，比方说，3，那么就采样三个val。否则，所有的val都被作为样本。我怎么能这么做？提前谢谢你！
浏览 1提问于2016-04-13得票数 0
回答已采纳
1回答
样本图：
我希望这个特定的节点组充当无线电按钮(只有一个应该检查)。我知道我可以通过硬编码条件来处理这个问题，但是我希望将来通过更改它的json列'Group‘来使它可扩展(添加更多的复选框)。
样本数据：
[
{ id:"1", text: "Items", expanded: true, List: [
{ id:"2",text: "book" ,group:
浏览 1提问于2018-04-30得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图在4个独立的癌症基因表达数据集中分配子组成员，依次对每个数据集进行训练，然后在其余3个数据集中测试(基于元基因的)分配，并对训练队列本身进行测试。
这会为每个样本产生组成员资格，每次比较，您可以获得关于样本稳定性的概念(给定的样本是否每次都在相同的集群中？)问题是，组标签可能会因比较而不同，因此与组标签进行比较不起作用。
为了评估样本的稳定性，我认为我需要对每个样本的其他小组成员进行分类，但我还不能概念化我应该如何准确地做到这一点。
不管有什么价值，下面的代码应该比我上面描述的更清楚地演示这个问题。
感谢您的阅读，任何帮助我们都将不胜感激！
## Here we have 12 samp
浏览 0提问于2011-03-16得票数 4
回答已采纳
我有一个分类(LDA分类器)的问题。
我有80个训练数据样本(80x100)和15个测试数据样本(15x100)。分类函数返回：The covariance matrix of each group in TRAINING must be positive definite。
浏览 0提问于2018-02-26得票数 0
3回答
我有以下表格：
Parts
id int (idx)
partnumber varchar (idx)
accountnumber (idx)
enabled
样本数据：
RefUserGroup
id int (idx)
value varchar (idx)
样本数据：
Pdf < has about 15 columns I will list ones I am interested
in currently over 300,000's rows
id int (idx)
accountnumber varchar (idx)
customername v
浏览 6提问于2015-11-23得票数 3
回答已采纳
2回答
按分组选择顶部数据帧
、、、
我有一个数据框架，例如：
set.seed(1)
df <- data.frame(
sample = 1:50,
value = runif(50),
group = c(rep(NA, 20), gl(3, 10)))
我想根据值选择前10个样本。但是，如果存在与该样本相对应的组，则我只想包括该组中的一个样本。如果group == NA，我想包括所有它们。按值排列df如下所示：
df_top <- df %>%
arrange(-value) %>%
top_n(10, value)
sample value group
1
浏览 1提问于2018-05-14得票数 1
我希望使用来自每个组的不等样本大小从数据帧中采样行。
假设我们有一个按‘group’分组的简单数据框架：
library(dplyr)
set.seed(123)
df <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 10),
value = rnorm(10))
df
#> group value
#> 1 A -0.56047565
#> 2 A -0.23017749
#> .....
#> 10
浏览 0提问于2021-03-04得票数 7
回答已采纳
1回答
我想做的是循环遍历具有不同样本的数据集，并使用ggplot2绘制覆盖密度图。在每个图中绘制1个参考样本，与其他样本之一一起绘制。绘图本身不是问题，但颜色是：
数据集：
df <- data.frame(SampleName = c("a","a","a","b","b","b","c","c","c"),
Data = c(1,1,2,4,6,7,3,4,9))
使用scale_fill_manual，我可以将颜色分配给特定的样本：
浏览 1提问于2017-02-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在开发我的第一个python Bokeh交互式仪表板。Plot default显示group=a和group=b的线条。选中box1时，plot将添加group=a1和group=b1的线条。取消选中1时，应从绘图中删除行a1、b1，但它们仍留在绘图中。
下面是我的样本数据和样本代码。它可以直接在你的jupyter笔记本上运行。有谁能帮我吗？非常感谢!
<code>A0</code>
浏览 14提问于2019-04-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含多个组的数据，它们出现在不同的样本中，并希望通过样本来组织它。
我有几组不同值的变量。每个组都是一个样本的一部分，可能出现在几个样本中(只是不同样本的值不同)，但可能不会出现。我希望组织数据框架，这样每一行都是一个样本，每一列都是一个组，对于没有值的样本，应该添加0。
Groups<-sample(1:9,replace = T)
SampData<-data.frame(Group=LETTERS[Groups],Value=sample(1:9,replace = T),Sample=c(1,2,3,1,1,2,2,4,3))
这是一个示例数据框架：
Grou
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，包括样本名称、测量模式和测量开始时间。测量是连续的，并且使用所有模式顺序地测量每个样本。
##example
df <- data.frame(sample= rep(c(1:10),each = 4,length.out=100),
mode =rep_len(c("A","B","C","D"),length.out = 100),
time= seq(strptime("2018-1-1 0:0:0","%Y-
浏览 0提问于2018-07-27得票数 1
我在做流行数据的meta分析。在每项研究中，参与者可以属于三个相互排斥的组中的一个。我想弄清楚在所有研究中每组人的流行率(即，属于每组人的百分比)，并考虑到样本量。
我正在使用"meta“包来做这件事。如果有人能看一下，看看我做得是否正确，我会很高兴。我附上了一些样本数据和代码。
让我停下来的是，具有随机效应的三个流行率水平加起来不是100。这正常吗？
require(data.table)
require(meta)
data <- data.table(Study = c("Smith", "Bond", "Francis",
浏览 0提问于2019-07-05得票数 3
1回答
我在PostgreSQL 12中有一个表，其中列为"sample“、"group”、"value“。一组中可以有多个样本。是否有可能实现一个约束，使每个组只能有一个不同的值？
编辑:这是一个相当复杂的物化视图，在这个视图中，我希望确保组中没有与其他示例值不同的样本。从这个意义上说，"value“应该是组在这个特定上下文中的一个属性，但在数据库中并不总是这样。用例是，样本是从不同的组织中提取的生物样本(“值”)，组是“处理”和“控制”，我想确保在一组中没有混合的组织。
这应该可以：('sample1', 'group1', '
浏览 0提问于2020-06-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我生成了如下数据集：
myData <- data.frame(a=1:N,b=round(rnorm(N),2),group=round(rnorm(N,4),0))
数据如下所示
我想要生成一个具有给定样本大小的myData分层样本集，即50。得到的样本集应遵循原始数据集按“组”的比例分配。例如，假设myData有20个属于第4组的记录，那么生成的数据集应该有属于第4组的50*20/200=5记录。
浏览 2提问于2014-09-29得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在处理R中的两列数据集，该数据集表示属于不同组("Group")的不同样本的响应值(" response ")，我希望创建第三个ID列来标识每个样本的数字为1到。下面是几行代码作为例子：
谢谢你的帮助。
浏览 11提问于2021-06-02得票数 0
回答已采纳
我用权重来分解我的数据，但我只想把权重应用到我的中位数和和上，而不是我的计数。我希望我的计数只是样本大小，而不是人口规模。
示例：
. input outcome group weight
outcome group weight
1. 1 1 3
2. 1 2 3
3. 1 3 3
4. end
运行collapse (sum) outcome (count) n = outcome [pweight = weight], by(group)给出
. list
+---------------------+
| grou
浏览 2提问于2017-04-06得票数 0
2回答
我有两个矩阵，如下所示：
第一个矩阵是我的实际数据收集字段。仅最后一列(组)是样本的组分类数(例如样本1和3属于组1)，其他列是物种的值。我想把每个样本中物种的值转换为one数，如果它有第二个矩阵的条件，如果它没有第二个矩阵的条件，则转换为zero。
matrix (1)
A B C D Group
1 5 1 6 1 1
2 4 4 5 8 2
3 1 4 3 4 1
4 0 2 7 5 3
5 8 4 3 1 3
m
浏览 4提问于2021-12-10得票数 0
2回答
我有一个三列的数据框架。我想找出哪个“样本”在"group“上的任意集合中的值是真的。我使用UpSetR绘制交集，但现在需要提取实际值。例如，在示例中，我可能希望获取在组A中为真但在B或C中不为真的样本。在第二个示例中，我希望在组A和B中获取样本为真，但在C中不为真。我需要对大量样本和组执行此操作，其中我可以提供一个或多个组，并仅为该交集提取样本为真。
library(tidyverse)
#> Loading tidyverse: ggplot2
#> Loading tidyverse: tibble
#> Loading tidyverse: tidyr
#&g
浏览 1提问于2017-11-03得票数 1
1回答
我有来自记录器的数据，它标识每个组具有连续编号的样本，但原始数据不包括组标识符。因为样本ID == 1，所以可以分辨出新组从哪里开始。 如何赋值分组变量，以便可以使用group_by()进行分组汇总等操作？ df_have <- tribble(
~n, ~value,
1, .1,
2, .3,
1, .2,
2, .4,
3, .6,
1, .7
)
df_want <- tribble(
~group, ~n, ~value,
"A", 1, .1,
"A", 2, .3,
"B"
浏览 39提问于2021-05-04得票数 0
回答已采纳
我有一个很大的文件，里面有1000列。前2列为染色体和SNP (单核苷酸多态性)位点，其余为样本。下面是前几行和行：
#CHROM POS P0431 P432 P433 P434 P435
Chr01 180349 G G G N G
Chr01 180372 N N N N A
Chr01 180389 A N A N N
在这个数据集中有来自3个不同组的样本，我想分离并存储在一个单独的文件中。
这里有一个文件，我有足够的group1 is。
$ head group1
P0431
P434
浏览 0提问于2019-07-08得票数 0
我已经使用ggplot生成了一个折线图。数据包含两组，每组9个样本，跟踪超过11个时间点(x值)。现在，我已经尝试给一个组的每个样本线一个单独的颜色，而只给另一个组的样本一个颜色(这里:黑色)。以下是我的脚本的重要部分。
data <- read.csv2("140929 example.csv",check.names = FALSE)
library(reshape2)
data.m <- melt(data)
library(ggplot2)
ggplot(data.m, aes(x = variable, y = value, group = Group,c
浏览 0提问于2014-09-30得票数 0
1回答
我感兴趣的是，当使用两个样本的t检验与来自相同数据的单样本t检验进行均值比较时，结果可能会有什么不同。比较了使用两种不同的技术(“源”)从多个总体("Group_ID")中随机抽样“计数”的两种评估。p>0.05的结果表明，均值在统计上没有差异(即，两种评估技术给出的结果相似)。source=A的原始数据是可靠的，并且始终可用。source=B的原始数据可能不可用，但将始终提供平均值。使用测试数据集，我想通过使用一个样本t.test而不是两个样本t.test来检查t.test结果如何不同。
使用dplyr和broom函数，我已经确定了如何在许多情况下("Group
浏览 4提问于2020-01-22得票数 0
我有一个组数据集-- "A“、"B”、"C“和”A&B“--两个时间点--”前“和”后“。我只想包括"A & B“，如果在任何一个时间点A或B的样本大小都低于10人。否则，我想放弃"A & B“组。如果满足了其他条件，我如何告诉R放弃这个组？
这里有两个样本数据集--一个应该过滤掉A&B组，另一个应该保留它：
library(dplyr)
#This should not filter out anything
should_not_drop_group <- tibble(group = rep(c("
浏览 4提问于2022-07-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我用的是这样的数据文件：
group period
A 20130101
A 20130201
. .
E 20130901
E 20131001
假设我有100个不同的组和10个可能的日期，它们分布如下：[.1,.05,.2,.05,.1,.1,.2,.05,.05,.1]。我需要为每组得到一个样本，所以10%的最终样本来自第一阶段，5%来自第二阶段，20%来自第三阶段，等等。我成功地为每一组获得了一个随机样本，但它是严重倾斜的，如下所示：
fn = lambda obj: obj.loc[np.random
浏览 5提问于2020-01-21得票数 0
回答已采纳
假设我有一个按两个因素分组的数据框架。有什么方法可以用dplyr对数据组进行抽样吗？(注:组内而非样本)
示例：
DF <- data.frame(A = rep(LETTERS[1:4], each = 6),
B = rep(c(1:2), 12),
C = rnorm(24))
# base r solution
DF$group_var <- paste(DF$A, DF$B, sep = "_")
DF_sample <- DF[DF$group_var %in% sample(
浏览 1提问于2016-07-07得票数 3
回答已采纳
如何根据给定的查询对mysql表进行索引？
SELECT
IF(
flag IN ('A', 'B')
AND status IN ('on'),
'A',
flag
) AS customized_flag,
IF(
agent_group = 'A',
'group_1',
'group_2'
) AS group
浏览 0提问于2017-09-12得票数 0
1回答
我试图演示各种小样本数据测试的特点。我想演示t测试，t测试与引导估计和秩和测试的性能。我对使用simulate获取多组数据上的每个测试的p值感兴趣。但是，我不能使用bootstrap前缀和ttest命令获得t-test估计值。
这些数据是由以下方面产生的：
clear
set obs 60
gen level = abs(rnormal(0,1))
gen group = "A"
replace group = "B" if [_n] >30
bootstrap, reps(100): ttest level, by(group)
bootstrap _
浏览 1提问于2015-06-18得票数 0
我有这样的样本数据：
data = [1,2,3,nan,nan,nan,4,5,6,nan,nan,7,nan,8,9]
我想要这样的结果：
group1 = [1,2,3]
group2 = [4,5,6]
group3 = [7]
group4 = [8,9]
但事实上我有很多信息。你能帮我吗？
浏览 5提问于2022-01-27得票数 0
回答已采纳
我使用的是pyspark 3.0.1。我想从我的pyspark数据帧df的列group中删除记录以2K开头的行。
我的样本数据如下所示
Name Age Group
John 23 1L12
Rami 32 2K18
Pat 35 1P28
删除后，我的最终数据帧应该如下所示
Name Age Group
John 23 1L12
Pat 35 1P28
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
我试图从存在变量的数据集中绘制分层样本，该数据集指示每个组的样本大小应该有多大。
library(dplyr)
# example data
df <- data.frame(id = 1:15,
grp = rep(1:3,each = 5),
frq = rep(c(3,2,4), each = 5))
在本例中，grp指的是我想要抽样的组，而frq是为该组指定的样本大小。
使用split，我想出了这个可能的解决方案，它提供了所需的结果，但似乎效率很低：
s <- split(df, df$grp)
lap
浏览 1提问于2018-08-03得票数 4
回答已采纳
2回答
laravel中的多个数组验证
、、、、
我有三种类型的数据要验证。
数据分组
单一数据
单组数据组合
此验证适用于单个数据。
$validator = Validator::make($request->all(), [
'tests.*.finding' => 'required',//works for single test
]);
以上数据样本
["tests"=>
[
0 => ["finding"=>""]
浏览 5提问于2017-03-17得票数 9
回答已采纳
我有以下数据集 它包含3个字符变量(A、B、C)。 变量A由13个级别组成，我想在每个类别中随机抽取大小为n=30的样本。最终的数据集，我希望包含所有行中的样本和合适的B。 我试过了 data%>%
group_by(B)%>%
sample_n(size=30,replace = TRUE) 但是它不是work.Any帮助吗？
浏览 18提问于2021-09-11得票数 1
回答已采纳
2回答
我有table_1，它的数据如下：
Range Start Range End Frequency
10 20 90
20 30 68
30 40 314
40 40 191 (here, it means we have just 40 as data point repeating 191 times)
table_2：
group val
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
我确实有一个类似的问题，在中有解释。与这个问题类似，我有一个数据框，它有3列(id、group、value)。我想从每个组中取n个样本进行替换，并产生一个较小的数据帧，每个组中有n个样本。
然而，我在一个模拟代码中做了数百个子样本，基于ddply的解决方案在我的代码中使用起来非常慢。我试图重写一个简单的代码，看看是否可以获得更好的性能，但它仍然很慢(如果不是更差，也不会比ddply解决方案更好)。下面是我的代码。我想知道是否可以改进它的性能
#Producing example DataFrame
dfsize <- 10
groupsize <- 7
test.frame.1 &
浏览 1提问于2013-06-04得票数 2
回答已采纳
2回答
如何使用多个选择字段存储动态表单中的数据。
我读过各种帖子，所有的例子都只有列表键，值输入。但是如果表单有多个select输入。存储数据的最佳方法是什么。我不是在寻找NoSQL解决方案。
电流设计
forms
-----
id (PK)
name
(other fields)
form_elements
-------------
id (PK)
form_id (FK to forms.id)
element_type_id (FK to element_types.id)
name
list_group (nullable, it will b
浏览 5提问于2017-07-05得票数 3
回答已采纳
我有三列数据，我想将其绘制为10天采样期间的累积堆积面积图。 ID变量值 达拉斯样本.01 0.0012 奥斯汀样本。01 0.23 西雅图样本。01 0.01 我希望它看起来像这样： ? 但结果是这样的： ? 我的代码哪里做错了？ melted_dat %>%
group_by(value,ID) %>%
plot_ly(
x = ~variable,
y = ~value,
color = ~ID,
type='scatter',
mode = 'none',
f
浏览 19提问于2019-03-11得票数 0
请原谅我的英语。我不确定这在MySQL中是否可行。
我试着：
找到每组前10%的分数
然后找出那些10%的人的平均分数
数据样本子集：
Table name: points
groupid score
group_001 13
group_001 12
group_001 10
group_001 12
...
group_002 12
group_002 16
group_002 19
group_002 20
group_002 12
group_002 13
...
group_
浏览 3提问于2016-11-19得票数 2
1回答
我有excel文件(制表符分隔)，我想在网页中显示其内容。
样本数据集：
Group A Group B Group C Group D Group E Group F
lynx cat zeus zebra smug zebra
zebra lump flun flun kilm lump
zebra cat
我想在第一页中显示到数据集的链接：
link:<Dataset 1>
link:<Dataset 2>
link:<Dataset 3>
因此，例如，当单击指向"
浏览 0提问于2017-05-01得票数 0
回答已采纳
“这是我有的数据样本”“
PERIOD GROUP USER_COUNT REGION
50 A 55 AX
25 A 20 AX
30 B 33 BY
40 C 10 CZ
预期输出
PERIOD GROUP USER_COUNT REGION
50 A 50 AX
50 A 5 AX
25 A 20 AX
30 B 30
浏览 5提问于2020-02-11得票数 1
回答已采纳
我有一个数据集，我想对样本进行分层，创建关于使用caret包的统计模型，然后生成预测。
我发现的问题是，在分层数据集的不同迭代中，我得到了显著不同的结果(部分原因可能是数据样本M=1000相对较小)。
我想要做的是：
生成分层数据样本
创建机器学习模型
重复1000时间&取平均模型输出
我希望，通过重复关于分层数据集变化的步骤，我能够避免由于较小的数据样本而产生的预测中的微妙变化。
例如，在r中，它可能是这样的；
Original.Dataset = data.frame(A)
Stratified.Dataset = stratified(Original.Da
浏览 1提问于2018-02-20得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
