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ある SFrame のすべての行を別の SFrame に追加する append() 関数を認識しています。しかし、ある SFrame から別の SFrame に特定の行を挿入したいと考えています。Sframe1 から 2 行目だけを選択して SFrame2 に追加する方法はありますか?

tc から単一の行を選択して pc に追加したい

入力ログを入力データセットに変換する方法がかなり悪いです。次の形式の SFrame sf があります。

アクション列は、1 から 9 までの 9 つの値を取ります。

したがって、すべての user_id は複数のアクションを複数回実行できます。

sf から一意の user_id をすべて取得し、次の方法で op_sf を作成しようとしています。

これがこれを行う最速の方法であるかどうかを知りたかったのです。具体的には、zero1 から zero9 の SFrame を生成せずに同じことを実行できるかどうか。

例 sf:

上記の sf に対応する l1:

Graphlab から KMEAMS を実行するためのデータを準備していますが、次のエラーが発生しています。

各列の現在のデータ型は次のとおりです。

データ型を str から int に取得できれば、うまくいくはずです。ただし、SFrame の使用は、標準の Python ライブラリよりも扱いにくいものです。そこにたどり着くための助けをいただければ幸いです。

そのため、1 週間前に機械学習クラスで Graphlab を使い始めました。私はまだGraphlabに非常に慣れていないので、APIを読みましたが、探していたソリューションを得ることができませんでした. それで、ここに質問があります。ベッドルーム、バスルーム、平方フィート、郵便番号など、複数の列を持つこのデータがあります。これらは基本的に特徴であり、私の目標は、さまざまな ML アルゴリズムを使用して家の価格を予測することです。さて、私は郵便番号 93038 で住宅の平均価格を見つけることになっています。そこで、私は非常に素朴なので、問題をより小さなビットに分解し、直感を使用することにしました。これは私がこれまでに試したことです。まず、郵便番号 - 93038 の家の価格だけを抽出できるようなフィルターを作成する方法を見つけようとしました。

これらは、郵便番号93038のすべての列を表示しましたが、値93038の価格と郵便番号の列のみを表示したい.私は非常に多くの異なる方法を試しましたが、物事を理解できませんでした.

また、郵便番号の値が 93038 の価格の平均を見つけたいとしましょう。

前もって感謝します。

SFrame 配列内の特定の行を選択する方法に困惑しています。ここで最初の行を選択できます。

ここで、行2だけを取得しようとしました

データフレーム内の任意の行を選択するにはどうすればよいですか?

Coursera で ML のコースを行っています。このコースではgraphlabを使用しています

以下の行を実行すると、python がクラッシュします。これを解決するのを手伝ってください。毎回落ちる理由がわからない

犯罪率と住宅価格のグラフをプロットするのに非常に苦労しています。Graphlab lib を使用すると簡単に実行できますが、sklearn を使用すると実行できません。これがsklearnに関する私のコードです

sklearn環境を使用して取得している出力 (適切ではありません)

私が探している出力は 、Graphlab 作成環境を使用して実行できます

これは、graphlab create で適切に実行される完全なコードです。

誰かが私の間違いを指摘してくれることを願っています。ありがとう。

これがデータセットです

FactorizationRecommender の予測機能について質問があります。

私が自由に使えるのは、ユーザー アイテムのペア (および各ペアのバイナリ評価) を含む大規模なデータセットです。ユーザーがすべてのアイテムを操作したわけではないことに注意してください (評価マトリックスは非常にまばらです)。

その後、データセットから 1 人のユーザー (私はそのユーザーをコールド ユーザーとして選択) のすべての評価を削除します。残りのすべてのユーザー アイテム ペアで、行列分解モデルをトレーニングします ( factorization_recommender.create(...,binary_target=True))。

ここで、コールド ユーザーの評価の一部をモデルに示すときに、コールド ユーザーの残りの評価を予測したいと思います (たとえば、コールド ユーザーの評価のモデル 10 を表示し、他のすべての評価の予測を計算したい)。アイテム）。次に、コールド ユーザーのみの予測の RMSE を計算したいと思います。

私の質問は 2 つあります。まず第一に、どの引数をFactorizationRecommender.predict関数に渡せばよいか、完全にはわかりません。モデルに表示したいユーザー アイテム ペア (およびバイナリ評価) の割合 (たとえば、10 個の評価) new_observation_data。そして、私の入力は何datasetですか？最初のトレーニング データセットは?

第二に、私の質問は、FactorizationRecommender.predict機能が正確にどのように機能するか (バックグラウンドで何が起こっているか) です。初期トレーニング データセットに含まれていないユーザーをどのように予測できますか? 因数分解の潜在因子はこのユーザー用に構築されていないため、ユーザーの予測はどのように行われるのでしょうか?

GraphLab Create の現在のバージョンは v1.10.1 です。

ご協力いただきありがとうございます！