1番目については「2つのクラスが同質」と言えれば、「A組については上位10名の成績を標本に、B組については下位10名を標本に使った」ようなことをしなければ問題ありません。2と3番目についてチェックする方法は、以下で詳細を示します。 補足 いまさらですが、t検定を行なう場合、データの...
\n12 \n表-7 運賃収入減少上位路線 \n線名 \n収支(円/日) 割合(%) \nJR山手線 \n-262866 \n-0.098 \nJR東海道本線 \n-129302 \n-0.068 \nJR京浜東北線 \n-94601 \n-0.045 \nJR宇都宮線〔東北本線〕 \nJR上野東京ライン \n-64110 \n-0.046 \n京急本線 \n-58849 \n-0.065 \n東武東上...
最初の結果セットにセカンダリ ランク付けが適用され、最も意味的に関連性の高い結果が上位に昇格されます。 応答でキャプションと回答を抽出して返します。これは、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させるために検索ページに表示できます。
また、heroku側に認識させるために、アプリ内の一番上位のディレクトリ階層に配置してあげる必要があります。(今回は「any directory」直下、app/とかrun.pyと同じ階層です。) 中身にはインストールが必要なライブラリ(依存ライブラリ)の一覧を記載します。が、手書きする必要はなく、コマンド...
merge(df_tmp['customer_id'], df_amount_sum, how='left', on='customer_id').fillna(0).head(10) P-039: レシート明細データフレーム(df_receipt)から売上日数の多い顧客の上位20件と、売上金額合計の多い顧客の上位20件を抽出し、完全外部結合せよ。ただし、非会員(顧客IDが'Z'から始まる...
append( input_word ) #同じ言葉が何度も入る場合もあるため、作成したリストから、重複を除去する。 #print(FinalKouhoList) FinalKouhoList_unique = list(set(FinalKouhoList)) #候補リストの中から、最もINPUTに似たワードから並ぶように並び替えを行う。 #上位N件を抽出する。(あまり下位を...
今回Optunaは50試行中、10試行完走しました。それの評価値上位5件です。パラメーター数のペナルティーを入れたエラー率で評価したので、必ずしも順位が精度と連動していないのに注意してください。パラメーター数25万につき精度5%相当というかなり高めのペナルティーなので、パラメーターが少...
get_causal_direction_counts()によって抽出された因果方向のランキングを取得できる。 以下のコードでは、n_directions上位10位までの因果方向に選択肢を限定し、min_causal_effect係数0.1以上の因果方向に選択肢を限定している。 %%time # DirectLiNGAM bootstrap result print(time.ctime()) cdc = result...
そうした中で、英文なので取っ付き難いですが、Kaggle/TaitanicのNotebookにある先人の知恵を拝借して、やっと上位2%に入れたので、特に参考になった点を中心に備忘録として残します。 では、コードに沿って説明して行きます。 1.データの読み込み まず、データセットを読み込みます。trainとte...
top-k filtering:クラス所属の確信度が上位 k 個のもののみを抽出します。 non-maximum suppression アルゴリズム:推論されたデータに対し、バウンディングボックスの重複防止のために non-maximum suppression アルゴリズムを適用します。