Gfyuki

turdomoj en Panam-urbo La nocio turdomo ampleksas konstruaĵojn, kiuj difiniĝas per sia formo: temas pri multetaĝaj, vertikale strukturigitaj konstruaĵoj, laŭ la proporcio de granda alteco kaj kompare malgranda larĝeco similaj al tradicia turo. Turdomoj povas enhavi loĝejojn, hotelojn, oficejojn aŭ vendejojn, sole aŭ en ia kombino. Por konstruaĵoj pli altaj ol 100 metroj (laŭ iuj difinoj nur pli altaj ol 150 metroj) kutimas la termino " nuboskrapulo ". La difinoj por turdomoj tre malsamas laŭ landoj: ekzemple en Germanio aŭ Svislando la difino de turdomo (germane Hochhaus , laŭvorte "alt-domo") estas plej supra etaĝo, kies planko situas pli ol 22 metrojn super la tereno ĉirkaŭ la domo - kialoj por tiu difino estas fajrobrigadaj teknikaj kondiĉoj. En iuj landoj kiel Japanio aŭ Ĉinio nur konstruaĵoj pli altaj ol 100 metroj konsideratas turdomoj, en tiuj landoj do la vortoj turdomo kaj nuboskrapulo konsidereblas sinonimoj. Ĉi tiu artikolo ankoraŭ ...

0 $begingroup$ I have a dataset comprising a number of binary features which are the dummies (as in, pd.get_dummies() ) of categorical features. SalePrice is my target variable. I'm literally just fitting a sklearn LinearRegression model with that data a thousand times to get an average of the score, and I'm getting a weird result. The relevant bit of my code looks like this: import numpy as np scores = np.array() for i in range(1000): x3_train, x3_test, y3_train, y3_test = train_test_split( df3.drop('SalePrice', axis=1), df3.SalePrice, test_size=0.33 ) lr3 = LinearRegression() lr3.fit(x3_train, y3_train) scores = np.insert(scores, 0, lr3.score(x3_test, y3_test)) print(scores.mean()) Now the weird result is that the ave...