AA
Прикольно, но он прям в той же книге дальше идёт, где у закладка по prophet
prophet.Size: a a a
2021 June 23
AS
Блин, да не листал я эту книгу дальше главы о
ГД
Мне кажется, тут проще с дамми, которые обозначают ведущих, попробовать. Причем временные ряды рассматривать по отдельности... Или там прям точно есть перетекание аудитории между трансляциями?
AS
По идее должно быть. По крайней мере модель, не учитывающая это перетекание, будет далека от реальности. Так-то по хорошему там ещё и англоязычные трансляции надо учитывать. Но я думаю, что туда уходят меньше, чем к русскоязычным конкурентам.
ЮМ
А кто-то пользуется фреймворком
Даёт ли он реально ощутимое преимущество перед классическими функциям R?
Я начинаю его изучать, и мне пока не кажутся очевидными преимущества разбиения обучения на спецификации в
l
В общем, если используете
tidymodels?Даёт ли он реально ощутимое преимущество перед классическими функциям R?
Я начинаю его изучать, и мне пока не кажутся очевидными преимущества разбиения обучения на спецификации в
tidymodels:lm_mod <-перед привычным:
linear_reg() %>%
set_engine("lm")
lm_fit <-
lm_mod %>%
fit(width ~ initial_volume * food_regime, data = urchins)
l
m_fit_base <- lm(width ~ initial_volume * food_regime, data = urchins)
И это ещё без создания recipe() и прогонкой через workflow().В общем, если используете
tidymodels поделитесь мнением, чем он хорош?A
Хорош тем, что это фреймворк для ML. Для обучения отдельно взятой модели без подбора гиперпараметров и кроссвалидации перед вызовом отдельной функции из базового R или из пакета типа
xgboost преимуществ нетA
В
mlr3 все еще запутаннее выглядит на первый взглядЮМ
Понятно, спасибо. Осознаю все плюшки как дойду до реальной задачи.
JS
Зато там стэкинг запросто
2021 June 24
AS
Уважаемые, сейчас, конечно ещё не послеобеденное время, а я уже туплю над детской задачкой. Есть вектор
(A,B,C,D), а мне из него хочется получить вектор (AAAA,BBBB,CCCC,DDDD). Знаю, что это элементарно, но очень спешу, поэтому готов опозориться.AS
Всем спасибо, написал.
ДВ
Кстати, задачка может подойти к классу "только плохие решения". Я решил через sapply и лямбду с paste0 и rep. Может ещё как-то элегантнее можно?
AS
lapply(names, function(x) rep(x, 4))AS
Правда у меня там на одной строке lapply, а на следующей map_df, но это задание не на R, поэтому не страшно.
AP
Кто-то знает как такой снипер заставить работать ?
snippet sttrС пробелом он отрабатывает self\$ ${1:Name} , но надо без пробела
set_${1:"Name"} = function(${2:value}){
self\$${1:Name} <- ${2:value}
invisible(self)
},
Н
Всем здравствуйте. Подскажите пожалуйста, есть два столбца, created accepted, формата: 2020-07-10 22:05:26. Мне нужно посмотреть на разницу. ответ вот в таком формате выходит: 00:01:55.830101, но мне надо чтобы оставалось 00:01:55.
Пробую difftime(accepted, created, tz = "", units = c("mins")), но выдает ошибку. Что я делаю не так? или как сделать чтобы получить то что я хочу. Благодарю за ответ.
Пробую difftime(accepted, created, tz = "", units = c("mins")), но выдает ошибку. Что я делаю не так? или как сделать чтобы получить то что я хочу. Благодарю за ответ.
ЭА
Здравствуйте.
Или я не очень понял вопрос
> t1 <- "2020-07-10 22:05:26"
> t2 <- "2020-07-10 22:25:26"
> difftime(t1, t2)
Time difference of -20 mins
Или я не очень понял вопрос
Н
tbl(con, "deliver") %>%
select(order_id, time = created, state) %>%
pivot_wider(names_from = state, values_from = time) %>%
group_by(order_id) %>%
select(order_id, created, accepted) %>%
filter(!is.na(created), !is.na(delivered)) %>%
group_by(order_id) %>%
mutate(t1= accepted - created) %>%
mutate(as.difftime(t1, format = "%H:%M"))
select(order_id, time = created, state) %>%
pivot_wider(names_from = state, values_from = time) %>%
group_by(order_id) %>%
select(order_id, created, accepted) %>%
filter(!is.na(created), !is.na(delivered)) %>%
group_by(order_id) %>%
mutate(t1= accepted - created) %>%
mutate(as.difftime(t1, format = "%H:%M"))
Н
Я пытаюсь сделать так. но не получается
IS
просто округлить, это число с атрибутами