z*n
2 楼
小时候听到谁谁出轨了，心里就认定了这个人一定是个坏人，是犯错误的一方，后来我一直标榜自己最痛恨小三，要是我老公出轨了我一定会让他身败名裂，想来我是恨极了出轨的人。可是现在我经常有一个声音在心里呐喊，这个时候要是有一个人疼我，哪怕背负了多大的罪名我也义无反顾，当我遇到亲人生病，生命不知道还能有多久的时候，我每日痛哭，我老公连一句安慰的话都没有，说我这样哭真的很烦人，一点作用都不起，是的我也知道哭是没有，可是我需要发泄啊，他完全不能理解我的感受，当我需要他陪在我身边，因为我太害怕了的时候，他说我还要上班，他还要赚钱，一次次的祈求换回的都是冷漠，心寒到了极点，躲在背里，眼泪直流，我曾经如此信任的老公，对我怎么会做出如此绝情的事情，我这个时候才感觉到出轨的那一方或许是因为在家里得不到爱，这个时候的我，如果有一个男人对我好，心疼我，想必我就会像救命稻草一样的扑向他，因为我太累了，太需要被呵护，而我的老公，一次次的把我推开，不知道什么时候他会把我推到别的男人的怀抱，而到那个时候错就真的只在于我吗？
w*e
3 楼
R里面的random forest 用train好的model score 新data 如果有新的level 就会报错，
这样的问题怎么解决，
当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
train，然后score没有这个问题，
问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
这的大侠们有什么好办法吗
这样的问题怎么解决，
当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
train，然后score没有这个问题，
问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
这的大侠们有什么好办法吗
q*r
4 楼
另求推荐妆发，求推荐华人officiant，
m*r
5 楼
理论上不应该出现这问题。 training 和test得相似。
比如test出了一个特大的数字，training dataset又恰好没有，预测还会准吗？
比如test出了一个特大的数字，training dataset又恰好没有，预测还会准吗？
EM
6 楼
把所有factor input 加一个NA factor level,然候data preprocessing 一下
错，
【在 w*******e 的大作中提到】
: R里面的random forest 用train好的model score 新data 如果有新的level 就会报错，
: 这样的问题怎么解决，
: 当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
: train，然后score没有这个问题，
: 问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
: 有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
: 这的大侠们有什么好办法吗
错，
【在 w*******e 的大作中提到】
: R里面的random forest 用train好的model score 新data 如果有新的level 就会报错，
: 这样的问题怎么解决，
: 当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
: train，然后score没有这个问题，
: 问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
: 有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
: 这的大侠们有什么好办法吗
m*r
7 楼
把所有未见过的level归为NA里面即可
但是需要前期的coding 下
但是需要前期的coding 下
m*n
8 楼
模型里面都没有那个level，怎能predict，当然会出错
你不能建立的苹果雪梨橘子的味道模型，去预测香蕉吧
错，
【在 w*******e 的大作中提到】
: R里面的random forest 用train好的model score 新data 如果有新的level 就会报错，
: 这样的问题怎么解决，
: 当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
: train，然后score没有这个问题，
: 问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
: 有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
: 这的大侠们有什么好办法吗
你不能建立的苹果雪梨橘子的味道模型，去预测香蕉吧
错，
【在 w*******e 的大作中提到】
: R里面的random forest 用train好的model score 新data 如果有新的level 就会报错，
: 这样的问题怎么解决，
: 当然在develop的时候把score的data 和train data combine一块 做factor ， 在分开
: train，然后score没有这个问题，
: 问题是有新data 要score的话， 不可能每次都这样做啊，
: 有没有什么好的方法， 网上搜 除了combine一块factor 好像没有好方法啊，
: 这的大侠们有什么好办法吗
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