Есть ответ 👍

Программа python 3.0 и 1) Укажите грубую ошибку в коде теоретического характера
model = XGBClassifier(max_depth = 4, n_estimators = 20000)
model.fit(x_train, y_train)
y_pred = model.predict(x_test)

2)Укажите грубую ошибку в следующем коде
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
l_encoder = LabelEncoder()
l_encoder.fit(df_test)
df_test = l_encoder.transform(df_test)
l_encoder.fit(df_train)
df_train = l_encoder.transform(df_train)

3) Укажите грубую ошибку в следующем коде
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(df_train['rating'])
df_train['rating'] = scaler.transform(df_train['rating')
scaler.fit(df_test['rating'])
df_test['rating'] = scaler.transform(df_test['rating')

4) Укажите грубую ошибку в следующем коде
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
hot_enc = OneHotEncoder()
hot_enc.fit(df_train['rating'])
one_hots = hot_enc.transform(df_train['rating'])
24
one_hots = pd.DataFrame(one_hots)
df_train = pd.concat([df_train, one_hots], axis=1)
df_train.drop(['rating'], axis=1, inplace=True)
hot_enc.fit(df_test['rating'])
one_hots = hot_enc.transform(df_test['rating'])
one_hots = pd.DataFrame(one_hots)
df_test = pd.concat([df_test, one_hots], axis=1)
df_test.drop(['rating'], axis=1, inplace=True)

5) Исправьте код — нужно ускорить работу программу
for i in range(len(f)):
if np.isnan(f[i]):
f[i] = 2

168
353
Посмотреть ответы 1

Ответы на вопрос:


#include <iostream>

#include <cstdlib>

#include <ctime>

using namespace std;

int main()

{

   srand(time(NULL));

   int n;

   cin>>n;

   int *arr = new int;

   for(int i = 0;i<n;i++){

       arr[i] = 0+rand()%100;

   }

   int summ = 0;

   int count = 0;

   for(int i = 0;i<n;i++){

       if(arr[i]<78){

           summ+=arr[i];

           count ++;

       }

   }

   double result = summ / count;

   cout<<result;

   return 0;

}

Краткий гайд:

n - переменная, отвечает за размер массива*arr - динамический массив, динамический, потому что нужно задавать его размер.

Реши свою проблему, спроси otvet5GPT

  • Быстро
    Мгновенный ответ на твой вопрос
  • Точно
    Бот обладает знаниями во всех сферах
  • Бесплатно
    Задай вопрос и получи ответ бесплатно

Популярно: Информатика

Caktus Image

Есть вопросы?

  • Как otvet5GPT работает?

    otvet5GPT использует большую языковую модель вместе с базой данных GPT для обеспечения высококачественных образовательных результатов. otvet5GPT действует как доступный академический ресурс вне класса.
  • Сколько это стоит?

    Проект находиться на стадии тестирования и все услуги бесплатны.
  • Могу ли я использовать otvet5GPT в школе?

    Конечно! Нейросеть может помочь вам делать конспекты лекций, придумывать идеи в классе и многое другое!
  • В чем отличия от ChatGPT?

    otvet5GPT черпает академические источники из собственной базы данных и предназначен специально для студентов. otvet5GPT также адаптируется к вашему стилю письма, предоставляя ряд образовательных инструментов, предназначенных для улучшения обучения.

Подпишись на наш телеграмм канал

GTP TOP NEWS