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34 risultati trovati per "data"
- Previsione Eventi da un Sistema SconosciutoIn Deep Learning9 marzo 2024In quale forma dovrei preparare i dati?0
- ML apprendimento tabella DBIn Deep Learning18 luglio 2024in timestamp df['SCADENZA'] = pd.to_datetime(df['SCADENZA']).astype(int) / 10**9 df['DATA_INVIO_FILE '] = pd.to_datetime(df['DATA_INVIO_FILE']).astype(int) / 10**9 # Separazione delle features e target conn.close() numerical_features = ['PERC', 'NETTOSPLIT', 'IMPORTO1', 'IMPORTO2', 'SCADENZA', 'DATA_INVIO_FILE batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback]) model.save('data logs salvati in: {log_dir}") elif mode == 'predict': model = tf.keras.models.load_model('data10
- ML apprendimento tabella DBIn Deep Learning19 luglio 2024pd.to_datetime(df['SCADENZA'], format='%d/%m/%Y').astype("int64") / 10**9 df['TARGET'] = pd.to_datetime(df['DATA_INVIO_FILE '], format='%d/%m/%Y', errors='coerce').notna().astype(int) df['DATA_INVIO_FILE'] = pd.to_datetime (df['DATA_INVIO_FILE'], format='%d/%m/%Y', errors='coerce').astype("int64") / 10**9 def clean_numeric "SELECT SCADENZA,PORTAF,TIPO_CR,LAG,TIPO_DOCUMENTO,TIPO_FF,FACTOR,PERC,NETTOSPLIT,IMPORTO1,IMPORTO2,DATA_INVIO_FILE IMPORTO2'] df = clean_numeric(df, numerical_features) numerical_features.extend(['SCADENZA', 'DATA_INVIO_FILE0
- Scelta del software più adattoIn Machine Learning ·26 marzo 2023Sto cercando un software di Machine Learning in grado di analizzare grandi set di dati così composti: Volevo analizzare alcune migliaia di set di dati, ciascuno composto da almeno 500/600 valori numerici L’idea è sia di analizzare i dati immessi, sia anche di effettuare simulazioni del tipo: se definisco L'utilità è data dal fatto che, per generare i valori di output, il mio software impiega molte ore di Grazie in anticipo per ogni suggerimento Camillo PS: anche qualche esempio di come sono formattati i dati0066
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