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ランキングシステムを作成するために私のクエリにいくつか問題があります。私のクエリは良いですが、私はいくつかの変数を使用しており、結果は矛盾しています。最初のcaseステートメントは良好ですが、2番目のステートメントは良好です。私は変数を使用せずにこの2番目の計算をする可能性を持っていましたか？ドキュメントhttps://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/user-

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スコアリングを使用して顧客を見つける

私は、顧客がさまざまなタクソノミー用語でタグ付けされたアイテムを購入するサイトを持っています。私は、購入した購入に関連するタグを考慮して同じ商品に興味のある顧客のグループを作りたいと考えています。グループを構築するたびに、各顧客のタグの一覧を比較するのではなく、問題の解決にいくつかのタイプの得点を使用できるかどうかと思います。私はそれについて考えていますが、各タグにはそれに割り当てられた固有の番

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新しいデータセットの採点時にIDキー（または他の列）を保持していますか？

これは恐らく疑問な質問ですが、RでH2O Predict関数を使用すると、スコアリングデータから列を保持するように指定できる方法があるかどうか疑問に思っています。具体的には、私の一意のIDキーを保持したい。今のところ、元のデータセットにインデックスキーを割り当て、スコアに1つのインデックスキーを割り当ててスコアリングデータセットにスコアをマージするという、非常に効率の悪いアプローチを行ってしまい

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Rでモデル化し、SQLでスコアリング

Rでモデリングし、SQLでスコアリングすることについて質問があります。回帰とランダムフォレストという2つのモデルを作成し、（My）sqlの生産システムでスコアリングするためにモデルを使用したいと思います。今私が考えることができる唯一の方法は、回帰から係数を控えてから、それらをSQLで読み込み、これから得点を実行することです。 SQLでランダムフォレストモデルを使用する方法がわかりません。スコア

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カスタムソルの類似性の実装

現在、私はカスタムソルの類似性を実装する必要があります。そこで、私は、これを行うためにDefaultSimilarityクラスをオーバーライドする必要があることを知りました。それでもやるべきことと、この目的のために使うことができるソースコードをどこで入手するのかを理解することはできません。どんな助けもありがとう！答えを必要とする人のための

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Elasticsearch - 関数内でネストされたオブジェクトの値を使用して

スコア私は現在、このようになりますESでネストされたオブジェクトinterest_scores持っている：私はを実行する検索語を入力すると [{ username: 'Somebody', interest_scores: [ { name: 'Running', score: 10 } { name: 'Food and drinks', score:

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random_stateを設定してsklearnモデルを実行するたびに異なるスコア

私はモデルを再実行するたびに若干異なるスコアを取得する理由を判断しようとしています。私が定義した： # numpy seed (don't know if needed, but figured it couldn't hurt) np.random.seed(42) # Also tried re-seeding every time I ran the `cross_val_predict

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結果が等しいスコアの結果がアズールでページングされる

私は自分の電子商取引サイトでAzure Searchを使用しています。これで検索ページのページングに問題が発生しました。私は検索ページをリロードするとき、私は製品の異なる順序を得ることができます。だから私はページングを使用しているときに私は別のページで同じ製品を見ることができ、これは重要です。私が間違って何が起こっているのか研究を開始し、私はこの情報は、Microsoftのドキュメントにhttp

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外部で定義されたスコアリング関数を使用してグリッド検索を使用できますか？

手書き数字のクラスター精度を決定するために外部スコアリング関数を定義しましたが、GridSearchCVと一緒にその関数を使用する方法を理解できません。 s = GridSearchCV(estimator = pipe_cl, param_grid = param_distributions, scoring = my_scorer, n_jobs

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sklearnカスタムスコアラー複数の指標を一度に

スコアラーオブジェクトを返す関数を持っていますカスタムSklearnスコアラーにどのように統合できますか？要するに { 'AUC_R': 0.6892943119440752, 'Accuracy': 0.9815382629183745, 'Error rate': 0.018461737081625407, 'False negative rate': 0.62