我对facebookSDK有点陌生，所以请多多包涵。我已经搜索了几个小时，但未能找到与我的问题相关的任何信息。我已经为iOS实现了facebooksdk，并且正在添加分数。用户身份验证工作正常，成就工作正常，并且提交分数似乎也正常，响应如下:{"FACEBOOK_NON_JSON_RESULT"=true;}并且没有返回任何错误。这是一个本地应用程序，虽然它似乎可以正常发布，但没有任何故事出现。知道为什么会这样吗？在提交我的游戏的新版本之前，我想确保它能正常工作。 最佳答案 GraphAPI的目的是制作故事，而仅仅发送分数并不是故事
我的游戏是使用Unity4.5和UnityEngine.SocialPlatforms.GameCenter制作的。我的游戏在应用商店中。如果我玩游戏并打破了我的高分，它会在GameCenter中报告，我会在排行榜上看到自己。如果我用另一台设备玩，它也会记录分数，我可以看到2个分数和2个玩家。一切看起来都很好。但是，这是我的问题，如果我在2台设备上30分钟后重新启动应用程序，分数就会从游戏中心的排行榜中消失。(如果我直接在iTunesConnect网站上查看，我的排行榜也是空的)。考虑到在沙盒模式下它运行良好，我很难解决这个问题，我的高分已经持续数周了。谢谢，如果你能帮忙。PS:我在G
虽然find(["a","b"],"c")没有问题，但在尝试查找结构数组中的结构索引时出现错误:structScore{//...}varscores:[Score]=//...varscore:Score=//...find(self.scores,score)//Error:Cannotinvoke'find'withanargumentlistoftype'([Score],Score)'我认为这可能是默认情况下无法相互比较的结构的问题。但是将Score的定义更改为class给我同样的错误。 最佳答案 编辑:从Swift2.0
我有一个看起来像这样的数据框dScTranAmount1:10002179.642:10002179.643:1000210.164:10002211.655:1000220.366:1000220.477:1000250.178:1000370.279:1000560.2710:1000630.1311:1000790.1312:1000910.1513:1001010.2214:1001080.1415:1001090.04现在我想创建第三列，其中包含每个TranAmount的z分数，这将是(TranAmount-mean(TranAmount))/StdDev(TranAmoun
我正在对现有数据框执行k-foldXV，我需要获得AUC分数。问题是-有时测试数据只包含0，而不包含1!我尝试使用this例如，但数字不同:importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_scorey_true=np.array([0,0,0,0])y_scores=np.array([1,0,0,0])roc_auc_score(y_true,y_scores)我得到这个异常:ValueError:Onlyoneclasspresentiny_true.ROCAUCscoreisnotdefinedinthatcase.在这种情况下是否
这个问题在这里已经有了答案:Usingsklearncross_val_scoreandkfoldstofitandhelppredictmodel(1个回答)关闭11个月前。社区在11个月前审查了是否重新打开这个问题，然后将其关闭:原始关闭原因未解决我在python中创建了以下函数:defcross_validate(algorithms,data,labels,cv=4,n_jobs=-1):print"Crossvalidationusing:"foralg,predictorsinalgorithms:printalgprint#Computetheaccuracyscoref
我正在尝试使用sklearn.metrics.roc_auc_score使用以下方法计算ROC曲线下的面积:roc_auc=sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,predicted)其中actual是一个带有真实分类标签的二元向量，predicted是一个带有我的分类器预测的分类标签的二元向量。但是，我得到的roc_auc的值与准确度值(标签被正确预测的样本的比例)完全相似。这不是一次性的事情。我在不同的参数值上尝试我的分类器，每次我都得到相同的结果。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是因为您传递
尝试使用nltk.metrics.scores中的函数precision时出现错误。我尝试了许多不同的导入，但都没有成功。我查看了我的python目录中的文件(见下文)，功能在那里，但只是“不能触摸这个/那个”。我看了看:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/scores.py这是我的终端显示给我的:File"/home/login/projects/python-projects/test.py",line39,inp
我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
