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En la documentación de sklearn.cross_validation.ShuffleSplit de sklearn se menciona lo siguiente: Nota: a diferencia de otras estrategias de validación cruzada, las divisiones aleatorias no garantizan que todos los pliegues sean diferentes, aunque esto sigue siendo muy probable para conjuntos de datos considerablemente grandes. ¿Es esto un problema? Si es así, . . . Read more
import random alfabeto = [“R”,”G”,”B”,”Y”] random.shuffle(alfabeto) codigo = alfabeto[0:3] print(“Este es mi código y cuando imprimo ‘codigo’ devuelve algo como esto “, codigo) print(“Quiero hacer que solo muestre BGR por ejemplo.”)
Esta publicación https://stackoverflow.com/a/5541452/6394617 sugiere una forma de hacer que un arreglo de Numpy sea inmutable, utilizando .flags.writeable = False Sin embargo, cuando pruebo esto: arr = np.arange(20).reshape((4,5)) arr.flags.writeable = False arr for i in range(5): np.random.shuffle(arr[:,i]) arr El arreglo se reordena en su lugar, sin siquiera una advertencia. PREGUNTA: ¿Existe . . . Read more
Estoy creando una página en Wix donde tengo un repetidor que solo trae 3 elementos de mi conjunto de datos a la vez al hacer clic en el botón de mezcla (hay 22 cartas en el conjunto de datos) que se supone que debe mezclar y mostrar diferentes combinaciones. Lo . . . Read more
Estoy trabajando en un problema de clasificación binaria de series temporales. Cada una de mis filas representa a una persona (tengo N consumidores), y las columnas son medidas diarias de una variable única que obtuve de cada persona (K medidas para cada consumidor). Luego, necesito detectar si alguien ha cometido . . . Read more