se si usa il sottocampionamento (diminuendo il numero di campioni della classe maggiore), è meglio raccogliere molti dati, altrimenti l'output sarà troppo piccolo (per la dimensione della classe minore)
cc = ClusterCentroids(random_state=0)
x_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(data_X, data_y)
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-29177f78bed3> in <module>()
1 cc = ClusterCentroids(random_state=0)
----> 2 x_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(data_X, data_y)
NameError: name 'data_X' is not defined
il set di dati dovrebbe essere caricato e tutti i passaggi dovrebbero essere eseguiti in un computer portatile. Quello che c'è stampato ora è un'informazione memorizzata, questi oggetti non esistono più
Il set di dati deve essere caricato e tutti i passi del portatile devono essere fatti. Quello che c'è stampato ora è un'informazione memorizzata, questi oggetti non esistono più
E l'archivio può essere scaricato e decompresso lì?
Penso di avere ragione - solo treno trasformare, perché su test va solo il controllo - così ho fatto, ma il risultato è molto strano - logloss errore supera 1 su campione di prova e cresce - come può essere - sono scioccato.
Mi piace di più Near-Miss (dalle foto)
Le foto sono belle - ma bisogna provare.
Devo averla cambiata male - sta combattendo.
Per favore, controllate cosa c'è che non va.
non è X, y ma dati_X, dati_y
se si usa il sottocampionamento (diminuendo il numero di campioni della classe maggiore), è meglio raccogliere molti dati, altrimenti l'output sarà troppo piccolo (per la dimensione della classe minore)
non è X, y è data_X, data_y
cc = ClusterCentroids(random_state=0) x_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(data_X, data_y)Aleksey ... )))
il set di dati dovrebbe essere caricato e tutti i passaggi dovrebbero essere eseguiti in un computer portatile. Quello che c'è stampato ora è un'informazione memorizzata, questi oggetti non esistono più
Alexei... )))
Il set di dati deve essere caricato e tutti i passi del portatile devono essere fatti. Quello che c'è stampato ora è un'informazione memorizzata, questi oggetti non esistono più
E l'archivio può essere scaricato e decompresso lì?
L'archivio può essere scaricato e decompresso lì?
https://stackoverflow.com/questions/3451111/unzipping-files-in-python Sono al telefono. Se non riesco a venire domani Puoi anche scaricare l'archivio su google disk una volta e poi copiarlo su google colab. Se hai una cattiva connessione a Internet. Si possono aprire le zip in una volta sola.https://stackoverflow.com/questions/18885175/read-a-zipped-file-as-a-pandas-dataframe. E salvahttps://www.google.ru/amp/s/cmdlinetips.com/2020/05/how-to-save-pandas-dataframe-as-gzip-zip-file/amp/
Niente ha funzionato finora - proverò di nuovo domani.
Non ha funzionato finora - proverò di nuovo domani.
leggere
dati = pd.read_csv('exam.zip', sep=';')
scrivere
compression=dict(method='zip', archive_name='exam.csv'))
ha aggiornato il portatile
leggere
dati = pd.read_csv('exam.zip', sep=';')
scrivere
compression=dict(method='zip', archive_name='exam.csv'))
computer portatile aggiornato
Grazie! Tutto ha funzionato.
Penso di avere ragione - solo treno trasformare, perché su test va solo il controllo - così ho fatto, ma il risultato è molto strano - logloss errore supera 1 su campione di prova e cresce - come può essere - sono scioccato.
Maxim, come si imposta questa cosa?
Cos'è id_tl?