关于数据集

ghscsdn 2005-03-22 10:20:38

label1.Text = dataset1.Tables["rs"].Compute("Sum(rs)", "").ToString()
求和的时候提示出错
"聚合参数中语法错误"
请问怎么用???

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hamadou 2005-03-22

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sum（rs），不会吧，难道rs也是字段名吗？
要使用字段啊，而不是表名！！！

数据集是指在统计学和机器学习中，用于进行分析、构建模型或进行预测的一组数据的集合。数据集可以包含不同类型的数据，如数值型数据、分类数据、文本数据等。数据集通常由多个数据点或样本组成，每个数据点包含多个特征或属性。数据集的大小可以根据需要而异，从小到大不等。常见的数据集类型包括训练集（用于构建模型）、验证集（用于调整模型参数）和测试集（用于评估模型性能）。数据集可以从不同的来源收集，如实验数据、调查数据、开放数据集等。对于机器学习算法来说，选择合适的数据集对于模型的性能和泛化能力至关重要。

这真是一个比较纠结的问题，网上很多关于数据集不平衡处理方法的技术，但是直面金融数据时间序列分析的？没有？我也没有什么资格可以评判什么，这里写的就是一个大四转行学生对于这些问题的一些思考吧。。首先是采样，这里的内容来自这里：链接 1. 采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamplin...

问题图像数据集是训练模型与测试模型必备的，一般而言收集到的数据是整个数据，会将整个数据划分成三个数据集，训练集，验证集以及测试集。验证和测试的数据要确保特征分布和训练集接近，类别比例也是接近的，这样得到的准确率或者loss才真实。在做ocr识别模型训练的时候，样本比较大，这时候有点疑惑该如何划分数据集，且数据集中较大比例是自动生成的数据。方法一般而言，对于样本量是非常多的数据时候，可以按照7:3～9:1划分数据集。但是对于几百万或千万级数据量而言，测试集样本不需要太多，只需要划分一定数量的数据

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