我打算使用SlopeOne算法来预测玩家是否可以完成游戏中的给定关卡？场景如下:许多游戏玩家都在玩并尝试完成游戏中的100个关卡。每个玩家都可以玩任意多次关卡，直到他们通过关卡。系统会跟踪级别和每个级别的重试次数。每个游戏级别都属于3个类别(简单、中等、困难)之一级别在每个类别中的大致分布是33%，这意味着33%的级别是简单的，33%的级别是困难的，等等。使用此信息:当新玩家开始玩游戏时，经过几个级别后，我希望能够预测玩家可以轻松跨过哪些关卡，哪些关卡不容易跨过。有了这种预测能力，我想展示用户能够以50%的概率通过的游戏关卡。我可以为此使用SlopeOne算法吗？推理是我发现我想要的东
按照我回答的问题:RorPython-loopthetestdata-Predictionvalidationnext24hours(96valueseachday)我想使用H2o包预测第二天。您可以在上面的相同链接中找到我的数据集的详细说明。H2o中的数据维度不同。所以，做出预测后，我要计算MAPE我必须将训练和测试数据更改为H2o格式train_h2o上面的代码适用于日前的“Non-H2o”预测验证，它计算每一天的MAPE。我尝试将H2o预测模型转换为正常格式，但根据:https://stackoverflow.com/a/39221269/9341589,这是不可能的。对H2O进
我有一些相似时期的数据集。是当时人的呈现，时间大概一年。数据不是定期收集的，而是相当随机的:每年15-30个条目，来自5个不同的年份。根据每年的数据绘制的图表大致如下:用matplotlib制作的图表。我有datetime.datetime,int格式的数据。是否有可能以任何明智的方式预测future的结果？我最初的想法是计算所有以前出现的平均值并预测它会是这个。不过，这并没有考虑当年的任何数据(如果它一直高于平均水平，猜测可能会略高)。数据集和我的统计知识有限，所以每一个见解都是有帮助的。我的目标是首先创建一个原型(prototype)解决方案，尝试我的数据是否足以满足我正在尝试做的
我很困惑如何从scikit-survival中的拟合CoxnetSurvivalAnalysis模型解释.predict的输出。我已经通读了笔记本IntrotoSurvivalAnalysisinscikit-survival和API引用，但找不到解释。以下是导致我感到困惑的最小示例:importpandasaspdfromsksurv.datasetsimportload_veterans_lung_cancerfromsksurv.linear_modelimportCoxnetSurvivalAnalysis#loaddatadata_X,data_y=load_veterans
我是scikit-learn库的新手，一直在尝试使用它来预测股票价格。我正在浏览它的文档并卡在他们解释OneHotEncoder()的部分。这是他们使用的代码:>>>fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder>>>enc=OneHotEncoder()>>>enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])OneHotEncoder(categorical_features='all',dtype=,handle_unknown='error',n_values='auto',sparse=True)>>>
我正在尝试将predict方法的结果与pandas.DataFrame对象中的原始数据合并。fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportpandasaspdimportnumpyasnpdata=load_iris()#bearwithmeforthenextfewsteps...I'mtryingtowalkyouthrough#howmydataobjectl
我正在尝试使用K-means方法进行聚类，但我想衡量聚类的性能。我不是专家，但我渴望了解有关聚类的更多信息。这是我的代码:importpandasaspdfromsklearnimportdatasets#loadingthedatasetiris=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data)#K-Meansfromsklearnimportclusterk_means=cluster.KMeans(n_clusters=3)k_means.fit(df)#K-meanstrainingy_pred=k_means.predict(df)
我使用Keras和tensorflow作为后端。我有一个编译/训练模型。我的预测循环很慢，所以我想找到一种方法来并行化predict_proba调用以加快速度。我想获取(数据)批处理列表，然后根据可用的gpu，对这些批处理的子集运行model.predict_proba()。本质上:data=[batch_0,batch_1,...,batch_N]ongpu_0=>returnpredict_proba(batch_0)ongpu_1=>returnpredict_proba(batch_1)...ongpu_N=>returnpredict_proba(batch_N)我知道在纯T
我想获得它所做的每个预测的置信度分数，显示分类器对其预测正确性的确定程度。我想要这样的东西:分类器对其预测的确定性如何？第1类:81%的人认为这是第1类第二类:10%第三类:6%第4类:3%我的代码示例:features_train,features_test,labels_train,labels_test=cross_validation.train_test_split(main,target,test_size=0.4)#Determineamountoftimetotraint0=time()model=SVC()#model=SVC(kernel='poly')#model
我想获得它所做的每个预测的置信度分数，显示分类器对其预测正确性的确定程度。我想要这样的东西:分类器对其预测的确定性如何？第1类:81%的人认为这是第1类第二类:10%第三类:6%第4类:3%我的代码示例:features_train,features_test,labels_train,labels_test=cross_validation.train_test_split(main,target,test_size=0.4)#Determineamountoftimetotraint0=time()model=SVC()#model=SVC(kernel='poly')#model
