Вопросы с тегами [random]

1

голосов
4

ответ
1.1k

Просмотры

положить случайные буквы алфавита в 2 одномерный массив в Java

Я полагаю, чтобы создать 2 двумерный массив, содержащие буквы алфавита, которые все капитализированы. Целью программы является в основном строительство головоломки слова для поиска, и я хочу, чтобы заполнить 2 мерные массивы со случайными буквами, но с кодом, что у меня есть в данный момент, массив таблицы просто заполняет полностью с одной алфавитным письмом, которые случайно сгенерированным , Есть ли способ, чтобы заполнить массив случайных букв случайным образом? импорт java.util. *; общественного класса головоломка {государственной статической силы основных {коробка (); // других методов государственного статическое силы окно () {INT = 10 строк; INT столбцы = 10; INT число = (целое) (Math.random () * 26) + 65; символ [] [] таблица = новый символ [строка] [столбцы]; для (INT R = 0; г <строки; г ++) {для (Int с = 0; с <столбцы; C ++) {таблица [г] [с] = (символ) число; System.out.print (таблица [г] [с] + ",«); } // внутренняя для контура System.out.println ();
calebeja9
1

голосов
1

ответ
40

Просмотры

Случайные наборы с тремя случайными числами в нем (выборке случайных точек в кубе)

Каждая точка внутри куба имеет три значения (по осям X, Y и Z). Там имеют встроенные функции в R, относящиеся к генерации наборов с одним случайным числом (один номер на наблюдения), такие как runif (), образец (), RNorm (), set.seed () и т.д. мышления в Подобная логика, числа генерируются в одной оси, с этими функциями. Мой вопрос: Есть ли функция для генерации случайных наборов с тремя случайными числами в нем (или обобщая, случайные наборы с более чем по одному номеру на наблюдения)? Не Каким должен быть подход, если ответ не для первого?
massisenergy
1

голосов
1

ответ
38

Просмотры

Выберите случайные и уникальные элементы из вектора

Скажем, у меня есть простой вектор с повторяющимися элементами: а
GabrielMontenegro
1

голосов
1

ответ
76

Просмотры

Как IntRange.random () ввести энтропию в Котлин

Я планирую использовать IntRange.random () (то есть (в диапазоне 0..9999) .random ()) для генерации случайных 5-значный код в Котлин. Очень важно, чтобы злые люди не могут предсказать последовательность чисел, которые будут созданы. Имеют ли IntRange.random () гарантирует, что есть энтропия при генерации этих чисел? т.е. Как семя генерируется и новое семя генерируется каждый раз IntRange.random () называется? Спасибо!
user10694376
-2

голосов
2

ответ
23

Просмотры

random.randint () вызов с -1?

Может кто-то объяснить, почему диапазон в random.randint (0, Len (сообщения) - 1) имеет минус 1 в конце? Список имеет 9 значений: импорт случайных MESSAgES = [ «Несомненно», «Это решительно так», «Да, безусловно», «Ответ мутного попробовать еще раз», «Спросите позже», «Концентрат и спрашивать», ' Мой ответ не существует», 'Перспективы не так хорошо', 'Очень сомнительно'] = select_number random.randint (0, LEN (сообщения) - 1) = list_select сообщения [select_number] печать (list_select)
Bear McBear
1

голосов
0

ответ
81

Просмотры

C ++ асинхронный: как перетасовать вектор в многопоточном контексте?

Запуск многопоточной программы, я заметил, что программа работает быстрее, используя 1 поток по сравнению с 4-х потоков, несмотря на процессор, имеющий 4 ядра. После расследования, я обнаружил, что проблема возникает только тогда, когда перетасовки что-то. Ниже минимальной программы я создал, чтобы воспроизвести проблему: #include #include #include #include #include #include #define NB_JOBS 5000,0 #define MAX_CORES 8 статических Ий _no_shuffle (INT nb_jobs) {Ьоо б = false; для (INT I = 0; я
Vince
1

голосов
1

ответ
58

Просмотры

How does python pre-process the script and read files efficiently for fixed subset of large amount of images

Мне нужно прочитать подмножество файлов с большим количеством файлов. Чтобы прочитать часть файлов, мы сначала предоставить список индексов, чтобы получить имена файлов, а также использовать некоторые классы питона читать подмножество файлов с использованием имен файлов. Скажем, у нас есть 15000 изображений с именами файлов, сохраненных в списке image_filenames, и мы хотели бы, чтобы случайно прочитали 100 изображений, используя список индексов image_indices. Если мы жестко закодировать некоторые случайные image_indices (например image_indices = [28457, 25862, 9399, ..., 15365]), кажется, что питон может предварительно обработать Питон инструкции по получению списка image_filenames [индекс] для все индекс в image_indices и искать все изображения эффективны со случайным образом жестко закодированными показателями, занимает около 0,5 секунд. image_indices = [28457, 25862, 9399, ..., 15365] read_image (image_filenames [индекс]) для индекса в image_indices # Эта строка занимает 0,5 секунды Теперь мы используем numpy.random.choice (15000, 100) для генерации image_indices. Тогда мы получим подмножество имен файлов с использованием image_indices, и читать изображения, используя эти имена файлов. Это займет около 3 секунд. image_indices = numpy.random.choice (15000, 100) read_image (image_filenames [индекс]) для индекса в image_indices # Эта строка занимает 3 секунды Хотя я просто обеспечить лишь жестко закодированные индексы (не имена файлов), является Python, что умный предварительно -процесс все инструкции, я написал и эффективно искать все файлы заранее, чтобы достичь 0,5 секунды (в то время как он занимает 3 секунды для не жестко закодированных индексов)? Что такое магия / теория позади? Верно ли, что существует физическое ограничение (например, жесткий диск, OS дизайн), что невозможно прочитать 100 случайных статуи из 15000 изображений в 0,5 секунды? EDIT Примечание: Время измерения чисто для зацикливания в 100 раз для только read_image функции. Он не учитывает время, необходимое для построения индексов (например, numpy.random.choice)
chesschi
1

голосов
1

ответ
1.8k

Просмотры

tensorflow случайного леса регрессии

Я хотел бы реализовать простые случайные лесные регрессии для прогнозирования значения. Входы некоторые образцы с несколькими особенностями, а метка представляет собой значение. Тем не менее, я не могу найти простой пример о случайной проблеме лесной регрессии. Таким образом, я видел документ tensorflow и я обнаружил, что: оценщик, который может обучить и оценить случайный лес. Пример: Python PARAMS = tf.contrib.tensor_forest.python.tensor_forest.ForestHParams (num_classes = 2, num_features = 40, num_trees = 10, MAX_NODES = 1000) # оценщик, используя по умолчанию график строитель. оценка = TensorForestEstimator (PARAMS, model_dir = model_dir) # Или оценки с использованием в качестве TrainingLossForest графа строителя. оценка = TensorForestEstimator (PARAMS, graph_builder_class = tensor_forest.TrainingLossForest, model_dir = model_dir) # Входные строители Защиты input_fn_train: # возвращает е, у ... Защита input_fn_eval: # возвращает й, у ... estimator.fit (input_fn = input_fn_train) estimator.evaluate (input_fn = input_fn_eval) # Предсказать возвращает итератор из dicts. Результаты = список (estimator.predict (х = х)) = prob0 результаты [0] [eval_metrics.INFERENCE_PROB_NAME] prediction0 = результаты [0] [eval_metrics.INFERENCE_PRED_NAME] Однако, когда я следую примеру, я получил ошибку на линии , prob0 = [0] [eval_metrics.INFERENCE_PROB_NAME], ошибка показывает, что: Пример преобразования: EST = оценщик (...) -> EST = SKCompat (оценщик (...)) Traceback (самый последний вызов последнего): Файл "RF_2.py", строка 312, в главной () Файл "RF_2.py", строка 298, в главном train_eval (x_train, y_train, x_validation, y_validation, x_test, y_test, num_tree) Файл "RF_2.py", строка 221, в train_eval prob0 = Результаты [0] [eval_metrics.INFERENCE_PROB_NAME] KeyError: 'вероятность' Я думаю, что ошибка происходит на INFERENCE_PROB_NAME, и я видел этот документ. Тем не менее, я до сих пор не знаю, что это слово заменить INFERENCE_PROB_NAME. Я попытался get_metric ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError:. Я также попытался get_prediction_key ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError: «классы». Если вы знаете возможный ответ, пожалуйста, скажите мне. Заранее спасибо. Я до сих пор не знаю, что это слово заменить INFERENCE_PROB_NAME. Я попытался get_metric ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError:. Я также попытался get_prediction_key ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError: «классы». Если вы знаете возможный ответ, пожалуйста, скажите мне. Заранее спасибо. Я до сих пор не знаю, что это слово заменить INFERENCE_PROB_NAME. Я попытался get_metric ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError:. Я также попытался get_prediction_key ( «точность»), чтобы заменить INFERENCE_PROB_NAME, он возвращает ошибку: исключение KeyError: «классы». Если вы знаете возможный ответ, пожалуйста, скажите мне. Заранее спасибо.
rita33cool1
1

голосов
1

ответ
30

Просмотры

Перемешайте возврата результатов - Доступ

Мне нужно, чтобы совпасть работник с задачей в небольшой Microsoft Access DB, который я построил. По сути, у меня есть список из 45 потенциальных задач, и у меня есть 25 сотрудников. Что мне нужно: Каждый сотрудник, чтобы иметь по крайней мере одну задачи Нет сотрудник, чтобы иметь более двух Уметь рандомизации результатов каждый раз, когда я выполнить запрос (так же люди не получают последовательно один и ту же задачу) Моя структура таблицы : Сотрудники - ж / поля: ID, Имя задачи - ж / поля: ID, местоположение, групповая, задача, которую я знаю, что это глупый вопрос, но я действительно борюсь. Я искал через SO и Google за помощью, но не увенчались успехом. У меня нет способа связать вместе сотрудников задач, поскольку каждый сотрудник способен каждой задачи, поэтому я собирался: SELECT * из сотрудников SELECT * из задач Союза COUNT (Имя)
Jerry M.
1

голосов
1

ответ
252

Просмотры

Img добавил Javascript показывая 0x0 пикселей

Я пытаюсь добавить те же небольшое изображение несколько раз на полотне. Он показывает в Осмотреть элементы правильно, за исключением того, что изображения имеют 0x0 пикселей (естественно, является 200x45 или что-то). Вот код: $ (документ) .ready (функция () {вар bgd1 = document.getElementById ( 'background1'), bgd2 = document.getElementById ( 'background2'), ШИРИНА, ВЫСОТА, nbgd1, nbgd2, bgd1imgs = [] ; setBackgroundSize (); drawbgd1 (); функция setBackgroundSize () {шИРИНА = document.documentElement.clientWidth, вЫСОТА = document.documentElement.clientHeight; bgd1.setAttribute ( "ширина", шИРИНА); bgd1.setAttribute ( "высота", вЫСОТА ); bgd2.setAttribute ( "ширина", шИРИНА); bgd2.setAttribute ( "высота", высота);} window.addEventListener ( 'размер', setBackgroundSize, ложь); Функция addbgd1 () {this.obj = document.createElement ( 'IMG'); this.obj.src = 'IMG / bgd1.png'; this.obj.classList.add ( 'bgd1img'); this.obj.width = 100; this.obj.height = 22; this.obj.style.top = Math.floor ((window.innerHeight * Math.random ())) + 'точек'; this.obj.style.left = Math.floor ((window.innerWidth * Math.random ())) + 'точек'; bgd1.appendChild (this.obj); } Функция drawbgd1 () {nbgd1 = Math.floor (ШИРИНА / 100); для (вар я = 0; я пол ((window.innerWidth * Math.random ())) + 'точек'; bgd1.appendChild (this.obj); } Функция drawbgd1 () {nbgd1 = Math.floor (ШИРИНА / 100); для (вар я = 0; я пол ((window.innerWidth * Math.random ())) + 'точек'; bgd1.appendChild (this.obj); } Функция drawbgd1 () {nbgd1 = Math.floor (ШИРИНА / 100); для (вар я = 0; я
Jiulin Teng
1

голосов
0

ответ
163

Просмотры

Почему эта функция Javascript / Ajax, используя случайное число?

Я помогаю поддерживать Javascript на основе веб-сайт, который был написан кем-то другим. В своем коде Javascript, я наткнулся на эту функцию, которая загружает файл с указанного URL и вызывает функцию обратного вызова при завершении загрузки: // Аякса функция упаковщик getServerData (команда, command_label, success_callback) {$ .ajax ({URL: команда, тип: 'POST', данные: {рэнд: (Math.floor (Math.random () * 1000))}, успех: функция (данные) {success_callback (данные);}, ошибка: функция (ошибка) { если (HandleError (ошибка, command_label)) {getServerData (команда, command_label, success_callback);}}}); } Выше имеет смысл для меня, по этой линии, за исключением: данных: {рэнд: (Math.floor (Math.random () * 1000))}, Почему случайное число, присвоенное атрибуту данных? Является ли это какая-то попытка победить механизм кэширования, что не будет работать около 0,1% от времени? Или это копирование и вставка-из-ан-примера подробно, что не был удален, хотя это уже не актуально? Или есть это какой-то другой (даже более неясными) цель? Простое удаление этой строки не кажется, ничего больно, но я волнуюсь об удалении кода, цель которого я не понимаю.
Jeremy Friesner
1

голосов
1

ответ
136

Просмотры

Как добавить пакеты из мерзавца в мой Метеор проекта

Я обновил свой Метеор проект на 1.6.1, который больше не поддерживает Meteor.uuid (). Пакет artwells: счета-гость требует и пользователя baursn представил слияние запроса нагрузочного, который обновляет пользователь Meteor.uuid () в Random.id (). Artwells пока обновлять основной пакет, так что я хотел бы использовать версию baursn в. Как?
MastaBaba
-1

голосов
1

ответ
791

Просмотры

Как использовать Повысьте Random [закрыт]

Мне нужно, чтобы сгенерировать случайное число с Boost, Random. Я пытался следовать за общее руководство. Я извлек файлы из библиотеки. Так что, если я хочу использовать классы и objectj библиотеки, как я должен делать? Во-первых, я знаю, включая библиотеку в программе. Тогда я должен скомпилировать библиотеку и сам program.cpp? (А как с тем же компилятором - я использую г ++). Я использую виртуальную коробку убунту. Это первый раз, когда я использую библиотеку, так что я действительно не знаю.
Andrea Angeletti
1

голосов
2

ответ
39

Просмотры

HTML5 canvas random shapes

Хорошо, так что я написал следующий код в онлайн-код: window.onload = функция () {вар холст = documentById ( «canvasArea»); Контекст переменная = canvas.getContex ( "2d"); вар numCircles = 500; вар maxRadius = 20; вар minRadius = 3; вар цвет = [ «красный», «апельсин», «желтый», «зеленый», «синий», «фиолетовый», «черный», «серебро», «золото», «лазурь», «каштановый», «фора », "розовый", "темно-синий", "лайм", "голубой", "малиновый", "Фушия", "чирок", "оливковый"]; вар numColors = colors.length; для (вар п = 0, N <numCircles, N ++) {вар XPOS = Math.random () * canvas.width; вар YPOS = Math.random () * canvas.height; Радиус вар = minRadius + (Math. случайным образом () * (maxRadius - minRadius)); вар ColorIndex = Math.random () * (numColors - 1); ColorIndex = Math.round (ColorIndex); вар цвет = цвет [ColorIndex]; DrawCircle (контекст, XPOS, YPOS, радиус, цвет); }}; Функция DrawCircle (контекст, XPOS, YPOS, радиус, цвет) {вар StartAngle = (Math.PI / 180) * 0; вар endAngle = (Math.PI / 180) * 360; context.shadowColor = "серого"; context.shadowOffsetX = 1; context.shadowOffsetY = 1; context.shadowBlur = 5; context.beginPath (); context.arc (XPOS, YPOS, радиус, StartAngle, endAngle, ложь); context.fillStyle = цвет; context.fill (); } Следующий код должен генерировать случайные круги, но область холста всегда оказывается пустой. Может кто-то помочь мне, пожалуйста? Спасибо. Это маркер из книги под названием «HTML5 для чайников.
Rolly Itimbien
1

голосов
0

ответ
232

Просмотры

Задание несколько вложенных случайных эффектов в LME с гетероскедастична дисперсией по всей группе

Я хочу, чтобы соответствовать модели случайных эффектов с двумя отдельными вложенными случайными эффектами. Я могу легко сделать это с помощью пакета lmer в R. Вот как: модель
quantdaddy
1

голосов
0

ответ
62

Просмотры

Как сгенерировать случайное значение процесса заданного набора моментов или кумулянтами?

Как бы создать набор данных из известного набора моментов данных или кумулянтами. Ее довольно легко сгенерировать случайное число с известной дисперсией и средним. Я хотел бы получить что-то, что позволяет мне представить массив кумулянтами (или моментов) Пример: (CI = cumulent, ми = momemts) c1 = m1 или 'означает' c2 = m2 - m1 = σ2 или 'дисперсия' (σ = стандартное отклонение) с3 = м3 - 3 * m1 * m2 + 2 * м3 или 'перекос' с4 = m4 - 3 * м2 - 4 * м1 * м3 + 12 * m1 * m2 - 6 * м1 или 'эксцесс' Так я бы как функции, F, которая принимает кучу значений Ci и производит одну точку данных которого массив исторических значений поддерживают указанные кумулянт. у (я) = F (C1, C2, С3, ..., и, необязательно, [у (I-1), у (I-2), ...]) См моменты, кумулянтов и масштабирование
P Moran
1

голосов
1

ответ
48

Просмотры

Error predict.randomForest, factor levels

I have been plugging away on this for days without success. I've reviewed similar threads (Error in predict.randomForest) but nothing seems to help. I am trying to develop a model that examines how seeding rate (Rx) impacts yield. I think I need to figure out how to make the factor levels of my test data match my training data because I get this error: Error in predict.randomForest(randFor.mod, newdata = pred.27k) : New factor levels not present in the training data I subset my training data (pred.sub) from the full data (pred.all) such that I only consider Yields that have values, the test data has Yields with NA. pred.sub
Ethan D.
1

голосов
0

ответ
338

Просмотры

Как реализовать стратифицированной выборки в RandomForest регрессии в R?

Как я могу реализовать стратифицированной выборки в регрессии RandomForest в R? Я знаю, что страты и sampsize параметры используются в задачах классификации RandomForest, но я получаю ошибку в {: задача-не удался - «sampsize должен иметь длину один.» Мои данные: х
ecologist1234
1

голосов
1

ответ
23

Просмотры

Добавить случайное изменение цвета для каждой итерации

Я пишу викторины такой игры, и я хочу, чтобы изменить фон каждый раз, когда есть новый вопрос. Может кто-нибудь помочь мне либо как код этого или в идеале код? (Я не скопировал массив в качестве его ссылки на CSV Вот мой текущий код:. Для (вара I = 1, я ответы [число]) {Alert ( «Слишком высокий Ответ» + ответы [номер ]);} еще {Alert ( "Слишком низкий ответ" + ответы [число]);}} Спасибо !!!
August
1

голосов
0

ответ
40

Просмотры

Как получить без внахлест случайно распределенных дисков с помощью Java

введите изображение описание hereI построили случайно распределенные диски с использованием Java, но они накладываются друг на друге, я хотел бы избежать этого ,, кто-нибудь может мне помочь? Я новый пользователь Java спасибо
Sarah
1

голосов
1

ответ
189

Просмотры

Как использовать внешний генератор случайных чисел с java.security.KeyPairGenerator?

В принципе у меня есть ГСЧ, обеспечивающий случайные числа в базу данных, и я хотел бы использовать эти случайные числа при генерации пары ключей. От моего понимания до сих пор, вы можете инициализировать KeyPairGenerator обеспечивая источник хаотичности (объект SecureRandom). Глядя в SecureRandom документации, я вижу только возможность обеспечить семя, которое будет использоваться в качестве «базовой» семени при формировании семян (метод generateSeed ()). Я прав ? Должна ли я создать свою собственную реализацию класса SecureRandomSpi, где метод generateSeed () будет в основном возвращать случайное число выбрал из базы данных? Я был бы признателен за советы от кого-то с опытом в этом вопросе. Спасибо за поддержку.
Lionel Augustin
1

голосов
2

ответ
562

Просмотры

Как использовать выход randint в заявлении, если (Python)

Я учусь на Python (3.6.3) и делаю глупые (и очень линейные) Chatbot, чтобы начать работу. В какой-то момент Chatbot просит вас угадать его возраст, я использовал randint создать ряд между 1-1000 и хотите использовать выводимый случайное число в, если заявление (так чат бот либо счастливым или расстроить ваш ответ, в зависимости на думали ли вы это был старше, чем на самом деле). ввод пользователя является переменной называется догадкой, и я предположил (как я не могу найти аналогичный пример в Интернете), что я мог бы просто ссылаться на догадку и randint в, если заявлении для печати желаемого результата, но я получаю ошибку консультирования radint не определен когда я запускаю прогу - печать ( «угадать, сколько лет я») догадка = вход () импорт случайных для х в диапазоне (1): time.sleep (0,4) печать ( «неа, я \» M '+ (ул (random.randint (1,1000))) +
lloydyboy
1

голосов
0

ответ
29

Просмотры

trying pull generate a random number with conditions; get caught in infinite loop

Я пытаюсь сделать случайное число, где, если это одна цифра номер, номер появляется с «0» перед как 09, и если это двузначный номер, первая цифра не может быть выше, чем 6. по какой-то причине я застрять в бесконечном цикле. вар numString = "737328293048463535555282930405857826161711829203049848347362626171192190203948576767574738383920201101010929383484757576765646454535354343434444444444444444444444444444444444444736262796345690602935069823598326590862350968235896235098632596346509" ranNum = numString.split ( '') [(Math.floor (Math.random () * numString.length))]; Функция megaNum (numString) {вар numType = Math.floor (Math. случайный () * 6) // один из семи шансов быть единым значное число, если (numType == 0) {// если одноразрядное число делать {num1 = ranNum} в то время как (ranNum == 0); // держать номера чертежа до ranNum не 0 num1 = "0" + num1 // вставляет "0" перед ranNum} если (numType> 0) {// если двузначный номер firstDigit = "" secondDigit = "" делать {firstDigit = ranNum} в то время (ranNum> = 7); // первая цифра должна быть 6 или меньше secondDigit = ranNum num1 = firstDigit.concat (secondDigit)} возвращение (num1)} + Num1 // вставляет "0" в передней части ranNum} если (numType> 0) {// если дважды значное число firstDigit = "" secondDigit = "" делать {firstDigit = ranNum} в то время (ranNum> = 7); // первая цифра должна быть 6 или меньше secondDigit = ranNum num1 = firstDigit.concat (secondDigit)} возвращение (num1)} + Num1 // вставляет "0" в передней части ranNum} если (numType> 0) {// если дважды значное число firstDigit = "" secondDigit = "" делать {firstDigit = ranNum} в то время (ranNum> = 7); // первая цифра должна быть 6 или меньше secondDigit = ranNum num1 = firstDigit.concat (secondDigit)} возвращение (num1)}
Mikey_Gnote
1

голосов
1

ответ
53

Просмотры

генератор случайных чисел Функция Javascript

Я делаю угадайку для класса. Я довольно много сделали это, но самая большая проблема, которую я имел делал струна рандомизации себя после того, как игра заканчивается. Он выбирает случайное письмо, если обновления страницы, но цель состоит в том, чтобы следить за статы так освежают выходят. Вот мой Java-код: вар lettersChar = [ "а", "б", "в", "г", "е", "F", "G", "H", "I", "J", " к», "л", "м", "н", "о", "р", "д", "т", "с", "т", "U", "V", "ш" , "х", "у", "г"]; Функция randomFunc () {вар randomMath = lettersChar [Math.floor (Math.random () * lettersChar.length)]; вернуться randomMath; } // переменные вар randomChar = randomFunc (); // массив, в котором пользовательский ввод будет сохранен Var userChoices = []; вар выигрывает = 0; Потери вар = 0; вар догадки = 9; // событие нажатия клавиши document.onkeyup = функция (событие) {вар userGuess = event.key; вар userOptions = [ "а", "б", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", «л », "м", "н", "о", "р", "д", "т", "с", "т", "U", "V", "ш", "х", "у", "г"]; // если предположение верно, то +1, чтобы выиграть и обновить игру и создать новое письмо, если (userOptions.indexOf (userGuess)> -1) {если (userGuess === randomChar) {побед ++; догадок = 9; randomFunc (); console.log (выигрывает); } // если догадка неверна, то печать неправильно угадать и -1 к догадывается слева еще если (userGuess == randomChar!) {Guesses--; userChoices.push (userGuess); } // Если догадка достигает 0 добавить +1 к потере и перезапускает игру, если (угадывает === 0) {потерю ++; догадок = 9; userChoices = []; randomChar; }} Я попытался вызова функции и не кажется, работает для меня в данный момент. Любая помощь приветствуется! } // Если догадка достигает 0 добавить +1 к потере и перезапускает игру, если (угадывает === 0) {потерю ++; догадок = 9; userChoices = []; randomChar; }} Я попытался вызова функции и не кажется, работает для меня в данный момент. Любая помощь приветствуется! } // Если догадка достигает 0 добавить +1 к потере и перезапускает игру, если (угадывает === 0) {потерю ++; догадок = 9; userChoices = []; randomChar; }} Я попытался вызова функции и не кажется, работает для меня в данный момент. Любая помощь приветствуется!
CalcHelp
1

голосов
0

ответ
177

Просмотры

Python 2.7.13: RandomForestClassifier could not be imported from the other file

в моем проекте я пытаюсь отделить различные реализованные классификатор в отдельных файлах (для того, чтобы сделать код менее грязным). К сожалению, когда я ввожу файл, содержащий RandomForestClassifier программа ни останавливает его выполнение и не показывает ошибку, код приводится здесь: от импорта sklearn cross_validation из sklearn.grid_search импорта GridSearchCV из sklearn.ensemble импорта RandomForestClassifier четкости train_rfc (X, у) : n_estimators = [100] min_samples_split = [2] min_samples_leaf = [1] бутстраповские = [TRUE] параметры = { 'n_estimators': n_estimators, 'min_samples_leaf': min_samples_leaf, 'min_samples_split': min_samples_split} CLF = GridSearchCV (RandomForestClassifier (многословным = 1, n_jobs = -1), CV = 4, param_grid = параметры) печать "==" clf.fit (Х, у) печать "++" возвращение CLF rfc_clf = train_rfc (корпус, данные [ "мишень"]) печать ( "Точность РФ по CV множеств: {}". формат (rfc_clf.best_score_)) Как мне удалось выяснить, проблема, скорее всего, где-то в RandomForest, и в clf.fit функции (X, Y), чтобы быть точным, так как программа не делает ничего, как только он достигнет этой точки. У меня не было никаких проблем, работает другой, так же реализован SVM классификатор, который также используется GridSearchCV, а также внутри функции. Я был бы очень признателен за любую помощь по этому вопросу. у) функция, чтобы быть точным, так как программа не делает ничего, как только он достигнет этой точки. У меня не было никаких проблем, работает другой, так же реализован SVM классификатор, который также используется GridSearchCV, а также внутри функции. Я был бы очень признателен за любую помощь по этому вопросу. у) функция, чтобы быть точным, так как программа не делает ничего, как только он достигнет этой точки. У меня не было никаких проблем, работает другой, так же реализован SVM классификатор, который также используется GridSearchCV, а также внутри функции. Я был бы очень признателен за любую помощь по этому вопросу.
Oleg Borisov
1

голосов
2

ответ
30

Просмотры

Как включить случайное число значений столбцов строк в наборе данных?

Обучение R код здесь. Вот мой набор данных, то я буду подробно объяснить, что я пытаюсь выполнить: ALP
ROCKaholic
1

голосов
1

ответ
56

Просмотры

Возьмем два случайных кортежи из списка, таким образом, что все элементы различны

В Python3 У меня есть список кортежей, как показано ниже ( 'A', object1) ( 'B', object5) ( 'B', object3) ( 'D', object2) ( 'E', object3) ( 'Р', object1) ( «G», object1) Я хочу взять два случайных элементов из кортежа таким образом, что первый и второй элемент первого случайного набора отличаются тем, что первый и второй элемент второго случайного кортежа. То есть, можно выбрать из приведенного выше списка ( 'A', object1) и ( 'В', object5), но не могу выбрать ( 'F', object1) и ( 'G', object1) или ( 'В', object5) и ( 'В', object3).
Ziva
1

голосов
0

ответ
32

Просмотры

how to show product randomly in woo-commerce slider

как показать продукт в случайном порядке слайдера В-коммерции. Теперь я использую этот код в function.php и некоторые из моих страниц работы случайны, но слайдер не работает. это веб-страница: fidarabzar.ir [fusion_products_slider picture_size = "авто" cat_slug = "مته" number_posts = "30" carousel_layout = "title_on_rollover" автозапуск = "да" столбцы = "5" column_spacing = "" scroll_items = "" show_nav =» да»mouse_scroll = "нет" show_cats = "да" show_price = "да" show_buttons = "да" hide_on_mobile = "малой видимости, средней видимости, большой видимости" класс = "" ID = ""] [/ fusion_products_slider] PHP код add_filter ( 'woocommerce_get_catalog_ordering_args', 'custom_woocommerce_get_catalog_ordering_args'); Функция custom_woocommerce_get_catalog_ordering_args ($) {Args $ orderby_value = Исеть ($ _GET [ 'OrderBy'])? woocommerce_clean ($ _GET [ 'OrderBy']): apply_filters ( 'woocommerce_default_catalog_orderby', get_option ( 'woocommerce_default_catalog_orderby')); если ( 'random_list' == $ orderby_value) {$ арг [ 'OrderBy'] = 'Rand'; $ арг [ 'порядок'] = ''; $ арг [ 'meta_key'] = ''; } Вернуть $ арг; } add_filter ( 'woocommerce_default_catalog_orderby_options', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); add_filter ( 'woocommerce_catalog_orderby', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } OrderBy ']): apply_filters ( 'woocommerce_default_catalog_orderby', get_option ( 'woocommerce_default_catalog_orderby')); если ( 'random_list' == $ orderby_value) {$ арг [ 'OrderBy'] = 'Rand'; $ арг [ 'порядок'] = ''; $ арг [ 'meta_key'] = ''; } Вернуть $ арг; } add_filter ( 'woocommerce_default_catalog_orderby_options', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); add_filter ( 'woocommerce_catalog_orderby', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } OrderBy ']): apply_filters ( 'woocommerce_default_catalog_orderby', get_option ( 'woocommerce_default_catalog_orderby')); если ( 'random_list' == $ orderby_value) {$ арг [ 'OrderBy'] = 'Rand'; $ арг [ 'порядок'] = ''; $ арг [ 'meta_key'] = ''; } Вернуть $ арг; } add_filter ( 'woocommerce_default_catalog_orderby_options', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); add_filter ( 'woocommerce_catalog_orderby', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } == $ orderby_value) {$ арг [ 'OrderBy'] = 'Rand'; $ арг [ 'порядок'] = ''; $ арг [ 'meta_key'] = ''; } Вернуть $ арг; } add_filter ( 'woocommerce_default_catalog_orderby_options', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); add_filter ( 'woocommerce_catalog_orderby', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } == $ orderby_value) {$ арг [ 'OrderBy'] = 'Rand'; $ арг [ 'порядок'] = ''; $ арг [ 'meta_key'] = ''; } Вернуть $ арг; } add_filter ( 'woocommerce_default_catalog_orderby_options', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); add_filter ( 'woocommerce_catalog_orderby', 'custom_woocommerce_catalog_orderby'); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } custom_woocommerce_catalog_orderby»); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; } custom_woocommerce_catalog_orderby»); Функция custom_woocommerce_catalog_orderby ($ SortBy) {$ SortBy [ 'random_list'] = 'Случайный'; вернуть $ SortBy; }
hashem hosseini
1

голосов
0

ответ
110

Просмотры

Autoclicker using C++ to click in differnent intervals using RNG * Milliseconds to determine the time between clicks

Я тестировал его в течение нескольких часов, и я просто не могу заставить его работать. Я пытаюсь получить Автокликеры работать, используя C ++. Said Программа должна быть в состоянии нажать, не перемещая мышь, не указанную в Programm. Мышь нужно только щелкнуть левой кнопкой мыши. Это должно быть сделано в различных интервалах. Моя идея состояла в том, что мы используем номер генератор случайного (ГСЧ), чтобы определить число от 1 до 100. Этого шага легко только с помощью (RAND ()% 6) командой + 1. Загрузка библиотеки можно использовать команду srand (время (0)) до того, как для функции на самом деле рандомизации его. Моя проблема заключается после этого. Как я получаю в результате случайное число должно быть умножено на миллисекунды (предпочтительно также случайным образом), а затем использовать полученный время как время beween выходов мыши? Я знаю, что это много, чтобы спросить, но я м довольно новые для кодирования и это проект страсти. Если кто-то будет достаточно опыта, чтобы помочь мне с моей проблемой было бы весьма признателен. Edit: Это то, что я до сих пор, я знаю, что это не так много, но это работает. Улучшения, очевидно, приветствовать, хотя. # include # include # include # include # include с использованием патезраса; / * Начинается функция основного выполнение программы * / INT основных (аннулируется) {INT I; srand (время (0)); для (я = 1; г <2; я ++) {Е ( "% d", 1 + (RAND ()% 6)); } Cin.get (); возвращать 0; } # include # include # include # include # include с использованием патезраса; / * Начинается функция основного выполнение программы * / INT основных (аннулируется) {INT I; srand (время (0)); для (я = 1; г <2; я ++) {Е ( "% d", 1 + (RAND ()% 6)); } Cin.get (); возвращать 0; } # include # include # include # include # include с использованием патезраса; / * Начинается функция основного выполнение программы * / INT основных (аннулируется) {INT I; srand (время (0)); для (я = 1; г <2; я ++) {Е ( "% d", 1 + (RAND ()% 6)); } Cin.get (); возвращать 0; }
Skylightangel
1

голосов
0

ответ
48

Просмотры

Марковская сеть против Маркова логики сети

Я новичок в области статистики, пожалуйста, вы можете помочь, пожалуйста, может кто-нибудь дать мне четкое различие между марковским случайным полем и сетью Марковым логики? в чем разница? Я знаю, что MRF является undirect типа графической модели. но в чем разница? пожалуйста, спасибо за вашу помощь
SFS
1

голосов
2

ответ
65

Просмотры

Классификация строки символов (модифицированный)

Я работаю над проблемой, где у меня есть какие-то 32514 строк перемешаны символы «wewlsfnskfddsl ... eredsda» и каждая строка имеет длину 406 символов. Нам нужно, чтобы предсказать, какой класс они принадлежат? Здесь класс 1-12 наименований книг. После поиска вокруг в интернете я попробовал следующее. Тем не менее, я получаю сообщение об ошибке. Огромное спасибо. у = # кодовой ytrain.values ​​#ytrain = y.ravel () у = to_categorical (у, num_classes = 12) [0 [. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. ... 0. 1. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]] X = X.reshape ((1,32514,1)) # определить модель модель = Sequential () model.add (LSTM (75, input_shape = (32514, 1))) model.add (Плотные (12, активация = 'SoftMax')) печати (model.summary ()) модель # компиляции model.compile (потеря = 'sparse_categorical_crossentropy', оптимизатор =» х = Нет, у нет = нет, /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py в приступе (Self, X, Y, batch_size, эпохи, многословные, обратные вызовы, validation_split, validation_data , перетасовать, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, ** kwargs) 1628 sample_weight = sample_weight, 1629 class_weight = class_weight, -> 1630 batch_size = batch_size) 1631 # Подготовка данных проверки. Do_validation = тысяча шестьсот тридцать-две Ложный /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py в _standardize_user_data (сам, х, у, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 1478, 1479 output_shapes check_batch_axis = False -> 1480 exception_prefix =»
SM_
1

голосов
0

ответ
27

Просмотры

Что является побочным эффектом использования CSPRNG десятичных

При следующем примере кода из НПМ пакета csprng, функция Rand содержит 2 параметра, они Rand (биты, Radix). Итак, что это побочный эффект использования десятичного? вар = Rand требует ( 'csprng'); рандов (160, 36) // -> 'tq2pdxrblkbgp8vt8kbdpmzdh1w8bex'
mel
1

голосов
0

ответ
281

Просмотры

Plotting categorical variable in logistic regression random effect GLMM

первый немного фона на мой вопрос: я работаю с достаточно большим набором данных животных, вылетающих из холдинговых оболочек (2000+ наблюдения через 6 мест, с ~ 20 категорийными / непрерывными переменными) и запустить логистическую регрессию GLM-модель с сайтом как случайный эффект. Ответ: Вероятность выхода (1/0) с помощью модели усреднения я суженный вещи вплоть до двух переменных (один категорический / один непрерывный), которые важны как отдельно, а также взаимодействие между ними. Категорический предсказатель: Качество корпуса (3 фактора уровня = 1, 2, 3) Continuous предсказатель: количество предыдущих побегов я изо все силы, чтобы получить содержательный сюжет для категориальных переменного и хотел бы получить некоторую помощь, пожалуйста. Я хотел бы показать, что, как и качество изменений корпуса, вероятность выхода изменяется с каким-то линией тренда, если это возможно. Я попытался следующий код для непрерывной переменной, которая дает мне то, что я после: ggplot (Breakouts.Scaled, AES (х = Number_of_Previous_Breakouts, у = Breakout)) + geom_point () + geom_smooth (метод = GLM, цвет = "черный") введите описание изображения здесь Однако, для категориальной переменной я получаю довольно неинформативное выход: ggplot (Breakouts.Scaled, АЕС (х = Fence_Integrity, у = Breakout)) + geom_point () + geom_smooth (метод = GLM, цвет = «черный») введите описание изображения здесь Если кто-нибудь знает, как получить участок с линией тренда или эквивалент для категориальной переменной и, возможно, участок взаимодействия между непрерывным и категоричным было бы весьма признателен. NB. Это мой первый пост на этом сайте (хотя я искал ответ на это, прежде чем отправлять), и я новичок в R и статистического моделирования, так что если что-то требует дальнейших объяснений, пожалуйста, дайте мне знать. Спасибо.
David Stone
1

голосов
0

ответ
26

Просмотры

Не удалось сохранить ту же случайную строку в печенье, как в переменной

Я пытаюсь сохранить сгенерированный случайным образом буквенно-цифровую строку в куки, но значение, установленное в куки отличается от переменной. Я хотел бы знать, как хранить такое же значение, как в переменном и печенье. Функция для генерации случайной строки функции str_random ($ LEN) {$ Результат = ""; $ Символ = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890"; $ = Массив str_split ($ символов); для ($ I = 0; $ г <$ LEN; $ я ++) {$ randchar = $ массив [array_rand ($ массив)]; $ Результат = $ randchar. } Вернуть $ результат; } Сохранение случайной строки в куки $ remember_token = str_random (250); $ Dbh-> обновление ( "пользователи", массив ( ": remember_token" => $ remember_token,), массив ( ": идентификатор" => $ пользователей [0] [ "ID"])); SetCookie ( "запомнить", $ remember_token, Время () + 60 * 60 * 24 * 7); Теперь, если я пытаюсь сделать var_dump стоимости печенья и значение, хранящееся в базе данных (или переменной), то он вернет мне две разные строки: $ результат = $ dbh-> find_where ( «пользователи», массив (» : идентификатор»=> $ пользователя [0] [ "ID"])); var_dump ($ _ COOKIE [ 'помнить']); var_dump ($ remember_token); var_dump ($ результат [0] [ 'remember_token']); строка «Z0PuJEfjZFy87SDJiw2g6Yj1YrRL1xHQ9MDjr53h6OojzauagoRZinuGocxIrtPwQaZkSqyVOtfxBi0WF9VgFvTZIARCSZLyLACvmzCioFnTUtqt0r4vm33XKxcBpqFaWT1HAsKiQiuYVyDXwP9S7Y2VVxMyDxtQ3420MFM9OGmwprtDmYTnEpZ5U9vXl0QpMuLFdPw994OZcOjeg85bj9JUaYyGsTAjQZiEBULay3nPmyssKGQWJlEEtO» (250) // для второй линии " Я подозреваю, что проблема в том с функцией str_random, порождая другой маркер для печенья, чем тот, внесенных в базе данных. Тем не менее, я не знаю, как это исправить. Для получения дополнительной информации, вот код для метода find_where и обновления: функция find_where общественности ($ имя_таблицы, $ массива) {$ REQ = "SELECT * FROM". $ Имя_таблица. " ГДЕ ". str_replace ( ":", "", ключ ($ массив)). "=" ключ ($ массив). $ Смт = $ this-> conn-> подготовить ($ REQ); $ СМТ> Execute ($ массив); $ Результат = $ СМТ> fetchAll (); вернуть $ результат; } Обновление общественных функций ($ имя_таблица, $ обновление, $ пары) {$ keys_and_values ​​= $ this-> format_keys_and_values ​​($ обновление); $ REQ = "UPDATE". $ Имя_таблица. " ЗАДАВАТЬ ". $ keys_and_values. " ГДЕ ". str_replace ( ":", "", ключ ($ пары)). знак равно ключ ($ пары); $ Смт = $ this-> conn-> подготовить ($ REQ); $ Казнить = array_merge ($ обновления, $ пары); $ СМТ> выполнить ($ выполнение); } Функция коды хорошо в целом (если использовать эти функции для другой цели, она будет работать)
Emily Chiu
1

голосов
1

ответ
36

Просмотры

Acccesing отдельных деревьев оценок для прогнозирования значений от градиента повышения classfiier оценок

gbm0 = GradientBoostingClassifier (n_estimators = 500, random_state = 42)% Время modelfit (gbm0, X_train, y_train) ## модель подгонка fucntion я написал, чтобы создать отчет о GBM классификаторов Preds = np.stack ([t.predict (X_valid ) при т в gbm0.estimators_]) дает ошибку ----> 1 Preds = np.stack ([t.predict (X_valid) при т в gbm0.estimators_]) AttributeError: 'numpy.ndarray' объект не имеет атрибута ' предсказать»Как я получить доступ отдельных деревьев предсказать способ увидеть предсказания?
1

голосов
1

ответ
25

Просмотры

Как назначить случайный внутренний цвет ячеек, как я добавить имена в список?

Это мой первый раз проводки так, пожалуйста, помилуй! Я попытался назначить случайные цвета в список имен, так что я могу вспомнить позже и заполнить еще один список кадрового листа. Это мой код до сих пор, но он не работает по какой-то причине. Я не уверен, что если кто-то уже задавал этот вопрос, но мой поиск оказался пустыми руками. Спасибо! Private Sub Worksheet_Change (ByVal Target As Range) Установить WF = Application.WorksheetFunction Если Target.Cells.Column = 1 Тогда Если Target.Column = 3 Тогда х = 0 On Error Resume Next х = WF.Match (Target.Value, _ Диапазон ( "C1") Изменение размера (Target.Row - 1)., _ 0) On Error GoTo 0 Если х> 0 Then 'повторяющееся значение ... скопировать старый цвет Target.Interior.Color = Cells (х, 3).
Cryu0214
1

голосов
1

ответ
66

Просмотры

Как я могу преобразовать Random Forest алгоритм в универсальный тип данных?

Я разработал алгоритм регрессионного Random Forest в R с использованием каретки. Мне нужно экспортировать алгоритм как универсального типа данных (например, XML), так что он может быть реализован на другой платформе. До сих пор, я нашел эту тему, где PMML является Рекоммендуемой, чтобы получить XML, но он работает только тогда, когда один имеет «формулу Random Forest» (результаты функции RandomForest). Однако, это не приводит меня к равной производительности, как я использовал каретку :: поезд, который приводит к «большому объекту поезда» Я нашел другой пакет r2pmml, который должен преобразовать свою модель в PMML, но я не могу установить пакет (возможно, устаревшее , так как я не могу установить из репозитория или на других версиях Rstudio). Вот как я создаю мой регрессионной модели rf.model.tuned
usel
1

голосов
1

ответ
85

Просмотры

Панды: Заполнение случайных пустых строк с данными

У меня есть dataframe с несколькими в настоящее время пустых столбцов. Я хочу часть из них заполнен данных, выбираемых из нормального распределения, в то время как все остальные остаются пустыми. Так, например, если 60% элементов должно быть пустым, то 60% будет, а остальные 40% будут заполнены. У меня уже есть нормальное распределение, через NumPy, но я пытаюсь выяснить, как выбрать случайные строки для заполнения. В настоящее время единственный способ, которым я могу думать предполагает для петель, и я предпочел бы избежать этого. Кто-нибудь есть какие-либо идеи о том, как я мог бы заполнить пустые элементы dataframe в случайном порядке? У меня есть немного кода ниже, для случайных чисел. data.loc [данные [ 'Columna'] == 'В', 'ColumnC'] = np.random.normal (1000, 500, rowsB) .astype ( 'Int64')
tq343
1

голосов
1

ответ
112

Просмотры

Почему разные реализации случайных лесов в R дают разные результаты?

Я признаю, что это довольно сложный вопрос, чтобы спросить кого-либо, кроме того, кто их написал, но я постоянно получать разные результаты на трех различных версиях случайного леса в R. Эти три метода в которых идет речь пакет RandomForest, то " ВЧ метод»в каретке, а пакет рейнджера. Код приведен ниже. Данные в вопросе является одним из примеров; Я вижу подобные вещи через другие спецификации аналогичных данных. переменная LHS: партийная идентификация (Dem, Rep, Indep.). Правая предикторы демография. Для того, чтобы попытаться выяснить, что, черт возьми, происходит с некоторыми странными результатами в пакете RandomForest, я попытался реализации той же модели в двух других методов. То, что я обнаружил, что они не воспроизводят эту конкретную аномалию; это особенно странно, потому что, насколько я могу судить, метод ВЧ в каретке только косвенное использование пакета RandomForest. Три спецификации я бегу в каждой реализации являются: (1) три категории классификации, (2) удаление независимой категории, и (3) так же, как 2, но скремблирования одного наблюдения на «Independent», чтобы сохранить три категории в модели, которые должны давать результаты, аналогичные 2. насколько я могу судить, ни в коем случае не должно ли быть больше или меньше проб для объяснения результатов. Я также заметил следующие тенденции: RandomForest пакет только один, который идет полностью наперекосяк только две категории. Пакет рейнджер последовательно идентифицирует (как правильно и неправильно) больше наблюдения как независимые. Пакет рейнджер всегда немного хуже с точки зрения общей точности прогноза. Пакет каретки аналогичен в общей точности до RandomForest (чуть выше), но последовательно лучше в более общем классе и хуже в менее общий класс. Это странно, потому что, насколько я могу сказать, что я не осуществляет какой-либо более или субдискретизация в любом случае, и потому что я думаю, что каретка полагаться на пакет RandomForest. Ниже я включил оба кода и спутанность матрицы, показывающие различия в вопросе. Перезапуск кода производит аналогичные тенденции в путанице матриц каждый раз; это не «хорошо любой человек может запустить производить странные результаты» вопрос. Кто-нибудь есть какие-либо идеи, почему эти пакеты будут последовательно производить несколько отличается (и в случае связанного вопроса в RandomForest, очень разные) результаты в целом, или даже лучше, почему они будут отличаться именно таким образом? Например, есть какое-то образец весовая / стратификация происходит в пакете этих пакетов, что я должен быть в курсе? Код: num_trees = 1001 var_split = 3 нагрузки ( "three_cat.Rda") rf_three_cat
CRS1834
1

голосов
1

ответ
128

Просмотры

RandomForest в R: может соответствовать модели и использовать его для предсказания без ошибок, но tuneRF дает Diff ошибку длины

Просто возиться с данным заболеванием сердца UCI: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/heart-disease/processed.cleveland.data. Данные о формате: а Тиббл: 6 х 14 возраст, пол, ср trestbps Чхор FBS restecg thalach exang oldpeak 1 63 1 3 145 233 1 0 150 0 2,3 2 41 0 1 130 204 0 0 172 0 1,4 Рост / подгонки дерева на обучающий набор прекрасно работает, как и использовать его для предсказаний на тестовом наборе. Однако tuneRF выдает ошибку: Ошибка в randomForest.default (х, у, mtry = mtryStart, ntree = ntreeTry,: длина ответа должна быть такой же, как предикторов Это R 3.5.0 и RandomForest 4.6-14 Некоторые замечания вы. увидите в коде: 1) команда tuneRF использует подмножества одного и того же набора данных, поэтому класс метки тот же 2) переменная отклика «мишень» был преобразован в фактор перед тренировкой / тест разбиения У меня есть чувство, что это связано с тем, как я Подменю, что результаты представляют собой списки вместо dataframes, может быть? Но я использовал тот же подход для ранних стадий без ошибок. Я нашел SO вопрос относительно этого раньше, но не могу найти его в моей истории / Google Now. Даже если бы я мог найти его, я не понимаю, как она применяется, так как я использовал тот же метод, прежде чем Подменят без каких-либо проблем. Сценарий: библиотека (tidyverse) библиотека (RandomForest) Я добавил венгерские данные, после вменения недостающих значений (и не хочу, чтобы использовать ответ для вменения), выполнив: hungar_heart переменная ответ был преобразован фактор перед тренировкой / тест разбиения У меня есть чувство, что это связано с тем, как я Подменю, что результаты представляют собой списки вместо dataframes, может быть? Но я использовал тот же подход для ранних стадий без ошибок. Я нашел SO вопрос относительно этого раньше, но не могу найти его в моей истории / Google Now. Даже если бы я мог найти его, я не понимаю, как она применяется, так как я использовал тот же метод, прежде чем Подменят без каких-либо проблем. Сценарий: библиотека (tidyverse) библиотека (RandomForest) Я добавил венгерские данные, после вменения недостающих значений (и не хочу, чтобы использовать ответ для вменения), выполнив: hungar_heart переменная ответ был преобразован фактор перед тренировкой / тест разбиения У меня есть чувство, что это связано с тем, как я Подменю, что результаты представляют собой списки вместо dataframes, может быть? Но я использовал тот же подход для ранних стадий без ошибок. Я нашел SO вопрос относительно этого раньше, но не могу найти его в моей истории / Google Now. Даже если бы я мог найти его, я не понимаю, как она применяется, так как я использовал тот же метод, прежде чем Подменят без каких-либо проблем. Сценарий: библиотека (tidyverse) библиотека (RandomForest) Я добавил венгерские данные, после вменения недостающих значений (и не хочу, чтобы использовать ответ для вменения), выполнив: hungar_heart может быть? Но я использовал тот же подход для ранних стадий без ошибок. Я нашел SO вопрос относительно этого раньше, но не могу найти его в моей истории / Google Now. Даже если бы я мог найти его, я не понимаю, как она применяется, так как я использовал тот же метод, прежде чем Подменят без каких-либо проблем. Сценарий: библиотека (tidyverse) библиотека (RandomForest) Я добавил венгерские данные, после вменения недостающих значений (и не хочу, чтобы использовать ответ для вменения), выполнив: hungar_heart может быть? Но я использовал тот же подход для ранних стадий без ошибок. Я нашел SO вопрос относительно этого раньше, но не могу найти его в моей истории / Google Now. Даже если бы я мог найти его, я не понимаю, как она применяется, так как я использовал тот же метод, прежде чем Подменят без каких-либо проблем. Сценарий: библиотека (tidyverse) библиотека (RandomForest) Я добавил венгерские данные, после вменения недостающих значений (и не хочу, чтобы использовать ответ для вменения), выполнив: hungar_heart
userninenineninenine

Просмотр дополнительных вопросов