問題タブ [data-partitioning]

1xN関連する部分を切り取りたいデータの配列があります。基本的に、データのどの部分を抽出する必要があるかを示す2 つの配列がbeginIndexあります。endIndex

例：

望ましい結果は

私はすでに試しました

後者は私に同等のものを与えます

accumarrayも試しましたが、集計関数はスカラー値を返す必要があります。ここで助けていただければ幸いです。

ありがとうございました

次のような Haskell 型を定義しました。

ある時点で、[TypeData]すべての非 TypeC インスタンスをフィルタリングする方法が必要です。私が書こうとしている関数の署名は次のとおりです。

関数はこれpartitionに適しているようでした：

ただし、どの関数が型 signature に一致するかわかりませんTypeData -> Bool。型インスタンスが特定のインスタンスのものかどうかを判断できる関数が必要なようです。別の関数 ( ) を記述することでパターン マッチングを使用できることはわかっていますisTypeC (TypeC _) = Trueが、型インスタンスを一致させるより一般的な方法またはラインラインの方法はありますか?

私はmysqlに1つのテーブルを持っています。これがそのテーブルのスキーマです。

テーブルの primaryKey (loginid) は、他のテーブルと外部キーとしてリンクされています。このテーブルには、すでに 15,00,000 のレコードがあります。ここで、このテーブルの「logindate」フィールドにレンジ パーティションを作成します。このフィールドは主キーの一部ではありません。私の質問は、主キーと外部キーを変更せずに「logindate」でパーティションを作成するにはどうすればよいですか?

現在、R を使用して、ランダム フォレスト回帰を使用して特徴選択を行っています。データを 70:30 に分割したいのですが、これは簡単です。ただし、これを 10 回実行できるようにしたいと考えています。10 回ごとに、前のものとは異なる例のセットが取得されます。

これは私が現在行っていることであり、データを 70:30 に分割するのに最適です。しかし、もう一度実行すると、トレーニング セットのデータと同じ 70% のデータが得られ、テスト データのデータの同じ 30% が得られます。これが createDataPartition の仕組みであることは知っていますが、次に実行するときに別の 70% のデータを取得できるようにする方法はありますか?

ありがとう