आप Excel में SMALL IF फ़ंक्शन निष्पादित करने के लिए निम्नलिखित सूत्रों का उपयोग कर सकते हैं: फॉर्मूला 1: एकल मानदंड के साथ छोटा यदि =SMALL(IF( A2:A16 ="A", C2:C16 ),2) यह सूत्र C2:C16 में दूसरा सबसे छोटा मान ढूँढता है जहाँ...
अक्सर, आप “ग्रेटर दैन” फ़िल्टर का उपयोग करके एक्सेल में पिवट तालिका में मानों को फ़िल्टर करना चाह सकते हैं। सौभाग्य से, पिवट तालिका के पंक्ति लेबल कॉलम में वैल्यू फ़िल्टर ड्रॉप-डाउन मेनू का उपयोग करना आसान है। निम्नलिखित उदाहरण दिखाता...
मूल R प्लॉट में किसी लेजेंड का आकार बदलने का सबसे सरल तरीका cex तर्क का उपयोग करना है: legend(' topright ', legend=c(' A ', ' B '), col=1:2, pch= 16 , cex= 1 ) Cex का डिफ़ॉल्ट मान 1 है।...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में कॉलम के डेटा प्रकार ( dtype ) की जांच करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: कॉलम के प्रकार की जाँच करें df. column_name . dtype विधि 2: सभी स्तंभों के प्रकार...
आप पायथन में किसी शब्दकोश को पांडा डेटाफ़्रेम में बदलने के लिए निम्नलिखित में से किसी भी तरीके का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: dict.items() का उपयोग करें df = pd. DataFrame (list(some_dict. items ()), columns = [' col1 ',...
घातीय वितरण एक संभाव्यता वितरण है जिसका उपयोग उस समय को मॉडल करने के लिए किया जाता है जब हमें किसी निश्चित घटना के घटित होने तक प्रतीक्षा करनी होती है। यदि एक यादृच्छिक चर X एक घातीय वितरण का अनुसरण...
आंकड़ों में, जारो-विंकलर समानता दो तारों के बीच समानता को मापने का एक तरीका है। दो तारों के बीच जारो समानता (सिम जे ) को इस प्रकार परिभाषित किया गया है: सिम जे = 1/3 * (एम /|एस 1 | +...
जब हम मशीन लर्निंग में वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करते हैं, तो हम मॉडल की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए तीन सामान्य मीट्रिक का उपयोग करते हैं: 1. सटीकता : कुल सकारात्मक भविष्यवाणियों की तुलना में सही सकारात्मक भविष्यवाणियों का...
मशीन लर्निंग मॉडल को डेटासेट में फिट करते समय, हम अक्सर डेटासेट को दो सेटों में विभाजित करते हैं: 1. प्रशिक्षण सेट: मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है (मूल डेटासेट का 70-80%) 2. परीक्षण सेट: मॉडल प्रदर्शन...
मौजूदा डेटाफ़्रेम से नया पांडा डेटाफ़्रेम बनाने के तीन सामान्य तरीके हैं: विधि 1: पुराने डेटाफ़्रेम से एकाधिक कॉलम का उपयोग करके एक नया डेटाफ़्रेम बनाएं new_df = old_df[[' col1 ', ' col2 ']]. copy () विधि 2: पुराने डेटाफ़्रेम से...