240 发简信
Peng_
IP属地：河南
  • 180
    Peng_
  • 120
    180
    Peng_
    个人与组织的持续成长（GROW）之门（PORT）

    今天有个顿悟，就是把GROW与PORT两大模型结合起来，将此总结为“个人与组织成长之门”。 GROW用于“内部高效沟通、达成有效共识”上，首先明确组织目标Goal，然后汇总不...

    三思三省者
    475 0 1
  • 180
    Peng_
  • 180
    Peng_
  • 180
    Peng_

    test_predictions = alg.predict_proba(titanic[predictors].iloc[test,:].astype(float))[:,1]
    该行代码没有和原标签作比较，直接取了第二项的预测值

    泰坦尼克号数据分析

    导入库并加载泰坦尼克号数据集 观察源数据集发现,age属性中有缺失, 通过计算该属性的均值将缺失处填补,使得数据的数量一致 获取sex的值, 并用0和1代表男性和女性 获取e...

    YCzhao
    4467 2 1
  • 180
    Peng_

    accuracy = sum(predictions[predictions == titanic["Survived"]]) / len(predictions)
    这一行代码可能有误，应改成
    accuracy = sum(predictions == titanic["Survived"]) / len(predictions)
    仅供参考

    泰坦尼克号数据分析

    导入库并加载泰坦尼克号数据集 观察源数据集发现,age属性中有缺失, 通过计算该属性的均值将缺失处填补,使得数据的数量一致 获取sex的值, 并用0和1代表男性和女性 获取e...

    YCzhao
    4467 2 1
  • 180
    Peng_
暂无个人介绍