LR的输入，离散值还是连续值？
在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：
逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型
引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；
离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力；
特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。
离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；
稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；
离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一
个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；
特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问；
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我正在尝试使用 中的 和 制作地图，其中一组点数据使用连续比例（-1 到 1）着色，一组线数据使用离散比例（a，b，c，d）着色。但是，当我在同一张地图中同时使用离散和连续美学时，我遇到了麻烦。这里发布了一个类似的问题，但它没有涉及映射美学。 下面是一个简化的示例： 很明显，连续（点数据）和离散（线数据）美学之间存在冲突，但我如何每次调用为每个数据集使用不同的颜色美学？使用＜code＞inheri
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代码示例 const interpolant = new THREE.DiscreteInterpolant( new Float32Array( 2 ), new Float32Array( 2 ), 1, new Float32Array( 1 ) ); interpolant.evaluate( 0.5 ); Constructor DiscreteInterpolant( paramete
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问题内容： 我想使用允许用户将持续时间值输入表单。有效值样本为： 但是，我在此方面取得的成功有限。有人可以建议如何实现吗？如果也可以使用a达到此结果，我也可以。 谢谢！ 如果值钱，这是我目前的尝试： 这种排序有效，除了： 我无法获取h并m显示为纯文本（我尝试转义） * 小时数已达到最大值 问题答案： 代码：
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问题内容： 如何检查输入值是整数还是浮点数？ 假设312/100 = 3.12，在这里我需要检查3.12是浮点值还是整数值，即没有任何小数位值。 问题答案： 您应该检查数字的小数部分是否为0。 要么 或类似的东西
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我想在提取一些数据时使用外部工具(循环通过行)。为此，我首先使用了Runtime.getRuntime()。exec()执行它。但后来我的提取变得很慢。所以我在寻找一种可能性，在循环的每个实例中，使用shell的同一个实例来执行外部工具。 我发现，我应该使用ProcessBuilder。但是现在还不行。 这是我测试执行的代码（已经从论坛中的答案输入）： 我想在另一个类中调用它，例如 Testcla
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问题内容： 我有罐子或战争。 我正在以编程方式读取此jar，当我在此jar中找到该jar时，我想再次以编程方式阅读它。 但是JarFile仅提供getInputStream，我无法将其传递给JarFile（File file）构造函数。 如何从罐子中读取罐子？ 编辑：我正在考虑以某种方式从类加载器中获取文件。 问题答案： 您可以在文件系统中创建jar文件，例如 并将Stream写入其中。之后，您可