pd.set_option('display.width', None)
print(X.ix[0, :])
pd.DataFrame({'xxx':aaa,'yyy':bbb})
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
pd.get_dummies(datasets, sparse=True).astype('int')
#可以把偏态分布变为正态分布from sklearn.preprocessing import scaleX = at([x1, x2,], axis=1))
def KFoldRFR(X, y):#k折交叉验证score = []skf = ShuffleSplit(n_splits=5)for train_index, test_index in skf.split(X, y):X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]an(score)
=VLOOKUP(A3&E3&F3,IF({0,1},水文气象!$S$2:$S$2788,水文气象!$A$2:$A$2788&水文气象!$G$2:$G$2788&水文气象!$H$2:$H$2788),2,0)
如果A3&E3&F3在水文气象!$A 2 : 2: 2:AKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 5: 2788&̲水文气象!G 2 : 2: 2:GKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 5: 2788&̲水文气象!H 2 : 2: 2:H 2788 中 有 相 同 取 值 , 则 返 回 水 文 气 象 ! 2788中有相同取值,则返回水文气象! 2788中有相同取值,则返回水文气象!S 2 : 2: 2:S$2788中对应的值。
可通过分母添加1e-10,但是结果不满意,算了。
没有对叶绿素-a的水质评价标准,GB中仅有对于COD等元素的单因子评价标准。另:叶绿素-a也并不能代表整体水质,不具备划分水质的能力。
大部分可以,ID3不可以,所以ID4.5有改进。
AAAAAAAA目前没有看到时空+其他特征的emmmm要努力!
.html
爬虫没写出来,反正点也不多就手动了…………
并没有找到数值化的关系,但是有人口和湿度、土壤等其他因素的关系,仍需思考。
本文发布于:2024-02-04 00:13:13,感谢您对本站的认可!
本文链接:https://www.4u4v.net/it/170698310152004.html
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。
留言与评论(共有 0 条评论) |