以下是我的问题的简要说明:我正在从事一项监督学习任务来训练一个二元分类器。我有一个大类不平衡分布的数据集:8个负实例每个正实例。我使用f-measure(即特异性和灵敏度之间的调和平均值)来评估分类器的性能。我绘制了几个分类器的ROC图，所有分类器的AUC都很好，这意味着分类很好。但是，当我测试分类器并计算f度量时，我得到的值非常低。我知道这个问题是由数据集的类偏斜引起的，到目前为止，我发现了两种解决方法:采用成本敏感方法，为数据集的实例分配权重(参见post)阈值化分类器返回的预测概率，以减少误报和漏报的数量。我选择了第一个选项，这解决了我的问题(f-measure令人满意)。但是，
以下是我的问题的简要说明:我正在从事一项监督学习任务来训练一个二元分类器。我有一个大类不平衡分布的数据集:8个负实例每个正实例。我使用f-measure(即特异性和灵敏度之间的调和平均值)来评估分类器的性能。我绘制了几个分类器的ROC图，所有分类器的AUC都很好，这意味着分类很好。但是，当我测试分类器并计算f度量时，我得到的值非常低。我知道这个问题是由数据集的类偏斜引起的，到目前为止，我发现了两种解决方法:采用成本敏感方法，为数据集的实例分配权重(参见post)阈值化分类器返回的预测概率，以减少误报和漏报的数量。我选择了第一个选项，这解决了我的问题(f-measure令人满意)。但是，
python相当于R的NA是什么？更具体地说:R有NaN、NA、NULL、Inf和-Inf。NA通常在缺少数据时使用。python的等价物是什么？numpy和pandas等库如何处理缺失值？scikit-learn如何处理缺失值？python2.7和python3有区别吗？ 最佳答案 numpy中的nan处理得很好，有很多功能:>>>importnumpyasnp>>>a=[1,np.nan,2,3]>>>np.nanmean(a)2.0>>>np.nansum(a)6.0>>>np.isnan(a)array([False,Tru
python相当于R的NA是什么？更具体地说:R有NaN、NA、NULL、Inf和-Inf。NA通常在缺少数据时使用。python的等价物是什么？numpy和pandas等库如何处理缺失值？scikit-learn如何处理缺失值？python2.7和python3有区别吗？ 最佳答案 numpy中的nan处理得很好，有很多功能:>>>importnumpyasnp>>>a=[1,np.nan,2,3]>>>np.nanmean(a)2.0>>>np.nansum(a)6.0>>>np.isnan(a)array([False,Tru
我正在尝试绘制一些测序数据，并希望在缩放时排除4个数据（第一列中的行具有“4”）。染色体4可能会偏向归一化，因此我想将其排除在我的比例（）函数之外。有什么方法可以做到吗？现在，我有：preMBT_RT%mutate_each_(funs(scale(.)%>%as.vector),vars=c("Timing"))^但是有什么办法可以在该函数中指出以在第一列中使用“4”排除行？还是这样做的唯一方法是创建一个没有4个染色体数据的新数据框架？这是数据框中的样子的示例：ChromosomeLocationReplicationTiming13748-0.0001418471010.000302看答案
这个问题在这里已经有了答案:Whycan'tPython'srawstringliteralsendwithasinglebackslash?(13个回答)关闭上个月。Python中的r'\'无法按预期工作。它不是返回一个包含一个字符(反斜杠)的字符串，而是引发一个SyntaxError。r"\"也一样。如果你有这样的Windows路径列表，这会相当麻烦:paths=[r'\bla\foo\bar',r'\bla\foo\bloh',r'\buff',r'\',#...]这个文字不被接受有充分的理由吗？ 最佳答案 这是根据docum
这个问题在这里已经有了答案:Whycan'tPython'srawstringliteralsendwithasinglebackslash?(13个回答)关闭上个月。Python中的r'\'无法按预期工作。它不是返回一个包含一个字符(反斜杠)的字符串，而是引发一个SyntaxError。r"\"也一样。如果你有这样的Windows路径列表，这会相当麻烦:paths=[r'\bla\foo\bar',r'\bla\foo\bloh',r'\buff',r'\',#...]这个文字不被接受有充分的理由吗？ 最佳答案 这是根据docum
有没有一种简单的方法可以将PandasDataframe中的pickle文件(.pkl)读取到R中？一种可能性是导出到CSV并让R读取CSV，但这对我来说似乎真的很麻烦，因为我的数据框相当大。有没有更简单的方法？谢谢! 最佳答案 Reticulate正如russellpierce在评论中所建议的那样，非常简单且super流畅。install.packages('reticulate')之后，我根据文档中给出的示例创建了一个这样的Python脚本。Python文件:importpandasaspddefread_pickle_file
有没有一种简单的方法可以将PandasDataframe中的pickle文件(.pkl)读取到R中？一种可能性是导出到CSV并让R读取CSV，但这对我来说似乎真的很麻烦，因为我的数据框相当大。有没有更简单的方法？谢谢! 最佳答案 Reticulate正如russellpierce在评论中所建议的那样，非常简单且super流畅。install.packages('reticulate')之后，我根据文档中给出的示例创建了一个这样的Python脚本。Python文件:importpandasaspddefread_pickle_file
在Python中，打开文件时，我们使用'r'表示只读，'w'表示只写。然后我们用'r+'来表示“读写”。为什么不使用'rw'？'rw'是不是比'r+'看起来更自然？1月25日编辑:哦..我想我的问题看起来有点困惑..我想问的是:'r'是'read'和'w''write'的第一个字母，因此'r'和'w'看起来很自然地映射到'read'和'write'。但是，当涉及到“读写”时，Python使用“r+”而不是'rw'。所以问题实际上是关于命名原理而不是它们之间的行为差异。 最佳答案 Python从C'sfopen()call复制模式
