È possibile utilizzare le seguenti formule per eseguire una funzione SE PICCOLO in Excel: Formula 1: PICCOLO SE con un unico criterio =SMALL(IF( A2:A16 ="A", C2:C16 ),2) Questa formula trova il secondo valore più piccolo in C2:C16 dove il valore in...
Spesso potresti voler filtrare i valori in una tabella pivot in Excel utilizzando un filtro “Maggiore di”. Fortunatamente, questo è facile da fare utilizzando il menu a discesa Filtri valore nella colonna Etichette riga di una tabella pivot. L’esempio seguente mostra...
Il modo più semplice per modificare la dimensione di una legenda in un grafico R di base è utilizzare l’argomento cex : legend(' topright ', legend=c(' A ', ' B '), col=1:2, pch= 16 , cex= 1 ) Il valore predefinito...
È possibile utilizzare i seguenti metodi per verificare il tipo di dati ( dtype ) delle colonne in un DataFrame panda: Metodo 1: controlla il tipo di una colonna df. column_name . dtype Metodo 2: controlla il tipo di tutte le...
È possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per convertire un dizionario in Python in un DataFrame panda: Metodo 1: utilizzare dict.items() df = pd. DataFrame (list(some_dict. items ()), columns = [' col1 ', ' col2 ']) Metodo 2: utilizzare from_dict() df...
La distribuzione esponenziale è una distribuzione di probabilità utilizzata per modellare il tempo che dobbiamo aspettare prima che si verifichi un determinato evento. Se una variabile casuale X segue una distribuzione esponenziale, allora la funzione di distribuzione cumulativa di X può...
In statistica, la somiglianza di Jaro-Winkler è un modo per misurare la somiglianza tra due stringhe. La somiglianza Jaro (sim j ) tra due stringhe è definita come: sim j = 1/3 * ( m /|s 1 | + m/|s 2...
Quando utilizziamoi modelli di classificazione nell’apprendimento automatico, utilizziamo tre metriche comuni per valutare la qualità del modello: 1. Accuratezza : percentuale di previsioni positive corrette rispetto al totale delle previsioni positive. 2. Richiamo : percentuale di previsioni positive corrette rispetto al...
Quando adattiamo i modelli di machine learning ai set di dati, spesso dividiamo il set di dati in due set: 1. Set di training: utilizzato per addestrare il modello (70-80% del set di dati originale) 2. Set di test: utilizzato per...
Esistono tre modi comuni per creare un nuovo DataFrame Panda da un DataFrame esistente: Metodo 1: crea un nuovo DataFrame utilizzando più colonne dal vecchio DataFrame new_df = old_df[[' col1 ', ' col2 ']]. copy () Metodo 2: crea un nuovo...