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農家が季節ごとに利益を更新し、それに応じて作物を栽培するモデルを書いています。合計すると、1 年間に 630 回のティックが発生します。2 つの季節があります。最初のシーズンでは、作物サイクルを完了するのに 252 ティックかかります。そして、他の季節では、次の 378 ティックで作物サイクルが完了します。農家は両方の季節の利益を計算します。最初は 252 ティックの後、変数の一部をリセットして次のシーズンに向けて開始し、次の 378 ティックの利益を計算します。これは同時に進行し、10 年以上としましょう。コードを書くのを手伝ってくれる人はいますか。

以下にコードを示します。

問題: Ticks mod コマンドは、季節ごとに利益を過大または過小に計算します。シーズン 1 の利益を 0 から 252 ティック、シーズン 2 を 253 ティックから 630 まで、シーズン 1 を 631 から 882 まで、そしてセッション 2 を 1260 ティックまで計算したいと考えています。そしてこれは続きます。

皆さんこんにちは！連続したマップ上に個別の凡例を作成するには、本当に助けが必要です。

ここに私がこれまでに持っているものがあります:ここでは、4 つの統計アルゴリズムに応じて、植物種の発生確率が表示されます。凡例には「0,1,2,3,4」と表示されますが、凡例の値はカテゴリですが、凡例のカラー パレットは、色が適切に分離されていない連続値でも機能します。

ただし、私が欲しいのは、凡例の各カテゴリに従ってマップからの連続値を持つカテゴリ凡例であり、連続スケールのないアルゴリズム予測間の一致を明確に示すことを目的としています。

画像 2 には完璧なマップが表示されていますが、ggplot2 を使用して作成したいと考えています。ここでは、4 つの統計アルゴリズムに応じて個別の凡例で色を明確に示すことができます。

2 番目のマップでは、以下のコードを使用しました。

そして、それは完全に機能します！

ただし、ggplot2 の下では、次のコードを使用していました。

私はすでに #scale_fill_manual 、 #scale_fill_gradientn などを使用しようとしましたが、この質問にも回答しました (これは非常に似ています): R ggplot2 Discrete color palette for gradient map。しかし、私はまだこれを解決できません。

どんな助けや提案も大歓迎です！

私はしばらく Orange を使用しており、データを分類するためにいくつかの分類方法を実装しようとしています。

テストとスコア ウィジェットを使用して、データセットでいくつかの分類方法 (kNN、ANN など) をテストし、k 分割交差検証を使用しています。

私のデータセットは、カテゴリ属性のみを含む、ここで入手可能な UCI リポジトリの保育園データセットです。

これが私の質問です:kNNアルゴリズムはユークリッド距離をどのように計算しますか? カテゴリ データセットには「ハミング距離」を使用する必要があると考えました。ただし、ハミング距離を使用する場合は、python ウィジェットで手動でプログラムする必要があります。

両方の距離での結果は常に同じです。

年齢、病気休暇の数、家族の子供の数、バイナリ結果の予測モデルを作成したいデータフレーム内の欠勤数などの離散変数がある場合、これらの変数を他の数値と一緒に含めても問題ありませんか?標準化または正規化プロセスへの連続変数?

または、これらの離散変数をカテゴリ変数に分類し、それらをダミー変数に変換する必要がありますか?