Aby wykonać funkcję MAŁY JEŻELI w programie Excel, możesz użyć następujących formuł: Formuła 1: MAŁY JEŚLI z jednym kryterium =SMALL(IF( A2:A16 ="A", C2:C16 ),2) Ta formuła znajduje drugą najmniejszą wartość w C2:C16, gdzie wartość w A2:A16 jest równa „A”. Wzór 2:...
Często możesz chcieć przefiltrować wartości w tabeli przestawnej w programie Excel za pomocą filtra „Większe niż”. Na szczęście można to łatwo zrobić, korzystając z menu rozwijanego Filtry wartości w kolumnie Etykiety wierszy tabeli przestawnej. Poniższy przykład pokazuje dokładnie, jak to zrobić....
Najprostszym sposobem zmiany rozmiaru legendy na podstawowym wykresie R jest użycie argumentu cex : legend(' topright ', legend=c(' A ', ' B '), col=1:2, pch= 16 , cex= 1 ) Domyślna wartość cex to 1. Im większą wartość określisz dla cex...
Możesz użyć następujących metod, aby sprawdzić typ danych ( dtype ) kolumn w ramce DataFrame pandy: Metoda 1: Sprawdź typ kolumny df. column_name . dtype Metoda 2: Sprawdź typ wszystkich kolumn df. dtypes Metoda 3: Sprawdź, które kolumny mają określony typ...
Rozkład wykładniczy to rozkład prawdopodobieństwa używany do modelowania czasu, jaki musimy poczekać, aż nastąpi określone zdarzenie. Jeśli zmienna losowa X ma rozkład wykładniczy, wówczas można zapisać dystrybuantę X : F (x; λ) = 1 – e -λx Złoto: λ: parametr szybkości...
W statystyce podobieństwo Jaro-Winklera jest sposobem pomiaru podobieństwa między dwoma ciągami znaków. Podobieństwo Jaro (sim j ) pomiędzy dwoma ciągami znaków definiuje się jako: sim j = 1/3 * ( m /|s 1 | + m/|s 2 | + (mt)/m )...
Kiedy używamy modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym, używamy trzech typowych wskaźników do oceny jakości modelu: 1. Dokładność : Procent prawidłowych pozytywnych przewidywań w porównaniu do wszystkich pozytywnych przewidywań. 2. Przypomnienie : Procent prawidłowych pozytywnych przewidywań w porównaniu do całkowitej liczby faktycznie...
Dopasowując modele uczenia maszynowego do zbiorów danych, często dzielimy zbiór danych na dwa zbiory: 1. Zbiór uczący: używany do uczenia modelu (70-80% oryginalnego zbioru danych) 2. Zbiór testowy: używany do uzyskania bezstronnego oszacowania wydajności modelu (20-30% oryginalnego zbioru danych) W Pythonie...
Istnieją trzy popularne sposoby tworzenia nowej ramki DataFrame pandy na podstawie istniejącej ramki DataFrame: Metoda 1: Utwórz nową ramkę DataFrame, używając wielu kolumn ze starej ramki DataFrame new_df = old_df[[' col1 ', ' col2 ']]. copy () Metoda 2: Utwórz nową...