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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
r - N 個のモデルと予測を構築できますか
データセットが、次の属性を含む銀行 (ローンを予測するため) のものであると考えてみましょう。
ほとんどすべての属性を因子に変換し、残りは離散化関数、つまり age、inc、ccavg、および住宅ローンを使用して変換します。次に、それらの変数を因子に変換して、決定木アルゴリズムに渡します
Inc、CCavg、Mortgage についても同様です。5 ～ 12 の離散化範囲のビン値、つまり、属性ごとに合計 8 つのビン値を考えてみましょう。考えられる配置は 8P4 = 1680 です。毎回、TRAIN、TEST、EVALUATION データを DTree に渡し、精度の高い予測を取得できます。次の方法。
テストについても同様に、 eval を作成して rcTest と rcTrain を作成します。精度を
ここでの質問は、関数 (または他の方法) を使用してトレーニング データをモデル化し、上記の 8P4 のビン配置を使用してトレーニング、テスト、評価データを予測し、6 つの属性からなるデータフレームに出力を格納する方法はありますか?
配置やその他の間違いが間違っている場合は、修正してください。
この問題を解決する方法はありますか?
data-science-experience - DSX Notebook を Spark 2.0 に移行するにはどうすればよいですか?
現在、Spark 1.6 に関連付けられていますが、Spark の他の新機能の中でも特に SparkSession を使用したいと考えています。すべてのセルを新しいノートブックにコピーせずに移行するにはどうすればよいですか?
python - Python SDK を使用して In-memory オブジェクトを Watson Visual Recognition サービスに渡す方法
IBM data Science Experience ノートブックを使用して、視覚認識サービス用のカスタム分類子を作成しています。トレーニング zip ファイルをオブジェクト ストレージにロードしました。しかし、カスタム分類子を作成しようとすると、エラー メッセージで失敗します
"explanation": "学習タスクを実行できません: 分類子をトレーニングできませんでした。少なくとも 1 つのクラスに少なくとも 10 個の肯定的なトレーニング イメージと、少なくとも 10 個の他の一意のトレーニング イメージがあることを確認してください。"
Swiftclient を使用してオブジェクト ストレージにアクセスし、内容を BytesIO に変換して create_classifier 関数に渡します。