在使用nltk的meteor_core模块评估模型时，如何实现流星评分？
问题描述我目前有两个文件，ference.txt和mod.txt。这两个文本文件包含原始字幕和训练后生成的字幕。我是否可以简单地执行以下操作来获得流星分数：score=nltk.translate.meteor_score.meteor_score(reference,model
发布：2023-01-03 标签：pythonnlpmetricsnltk
是否sklearn.metrics.均值平方误差越大越好(否定)？
问题描述一般来说，mean_squared_error越小越好。当我使用skLearning指标包时，它在文档页面中显示：http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html所有记分器对象都遵循较高的返回值是比较
发布：2023-01-03 标签：pythonscikit-learnmetricsmean-square-error
决策树在Python中的应用
问题描述如何在Python中实现DecisionTree的思想。在TicTacToe游戏中。每个GameState字符串代表当前情况0为空，1为玩家1移动，2为玩家2移动因此，3x3板的单个ameState看起来像'000200000'游戏从头到尾的MovesTree看起来像['
发布：2023-01-03 标签：pythondecision-tree
跟在带量词的前瞻后面有什么作用？
问题描述我只是试着想清楚这个问题，这个问题是我在和积极的头脑打交道时突然想到的。此正则表达式有意义吗？foo(?=bar)+re.match()不返回错误，但如果+量词有任何意义，我不知道它会是什么。(FWIW，regex101.com给出错误‘前面的令牌不可量化’)推荐答案这里
发布：2023-01-03 标签：regex-lookaroundspython
在多索引中排序日期(&Q)
问题描述鉴于此多索引数据帧，UnitsImportExportDate010120190102201902012019020220190301201903022019010120190102201902012019020220190301201903022019Period043
发布：2023-01-03 标签：pythonpandasmulti-index
如何防止Groupby超越指数？
问题描述假设您有以下半MultiIndexobjectimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'c':{('r','r1'):1.,('r','r2'):2.,},})print(df)#c#rr11#r22让我们重点关注分层索引，即垂直索引。首先，请注
发布：2023-01-03 标签：pythonpandasmulti-index
函数在多索引 pandas 数据帧中的应用
问题描述这是我正在处理的DataFrame的示例：importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.statsimportzscoredf=pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Monday
发布：2023-01-03 标签：pythonpandasdataframescipymulti-index
解释多索引日期时间
问题描述我有以下代码：importpandasaspdfrompandasimportDataFrameasdfimportmatplotlibfrompandas_datareaderimportdataaswebimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
发布：2023-01-03 标签：pythondatetimepandasmulti-index
根据Pandas中两个多索引列的条件赋值
问题描述目标是根据列(A和B)的条件创建一个新的多索引列(stat)A的条件CONDITION_A='n'ifA<0else'p'和B的条件CONDITION_B='l'ifA<0else'g'目前的思路是将条件A和B分开分析，结合分析得到如下所示的stat列，最后追加回主数据框
发布：2023-01-03 标签：pythonpandasmulti-index
选择数据帧
问题描述我的数据帧如下：TahunJanFebMarAprMeiJunJulAgsSepOktNovDes020200.390.280.100.080.070.18-0.10-0.05-0.050.070.280.45120210.260.100.080.130.32-0.160
发布：2023-01-03 标签：pythonjoinpandasdataframemulti-index