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Señales de seguridad de ClawHub: una guía de codificación para el análisis de señales de seguridad de un extremo a otro y la clasificación de veredictos en el conjunto de datos de habilidades de IA

TEXT_COL = “skill_md_content” NUM_COLS = OBJETIVO = “clawscan_verdict” def prep(df): salida = df.copy() salida = fuera.fillna(“”).astype(str).str.slice(0, 6000) para c en NUM_COLS: fuera = pd.to_numeric(fueraerrores=”coerce”) devuelve train_p, test_p = prep(train_df), prep(test_df)…

Una guía de codificación para la corrección del sesgo de la encuesta utilizando el equilibrio de investigación de Facebook con la clasificación IPW CBPS y los métodos de posestratificación

higo, ejes = plt.subplots(2, 2, tamaño de higo=(14, 10)) colores_a = ejes.bar(lista(asmd_means.keys()), lista(asmd_means.values()), color=colors_a) ejes.axhline(0.1, ls=”–“, color=”red”, label=”0.10 umbral de desequilibrio”) ejes.set_title(“ASMD media entre covariables”) ejes.set_ylabel(“ASMD medio”); ejes.legend() ejes.tick_params(axis=”x”, rotación=20)…