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有一个棘手的问题，我无法用我的基本 MATLAB 技能解决。

我有一个带有颜色代码（指标题中的术语属性）的 3D 散点图，它是从一个四列数组（带有 X、Y、Z 和一个属性列）创建的。

使用 3D-scatter，我可以可视化空间属性分布。但是，它是一种定性表示（确保颜色代码是指量化的颜色条，但超过 31100 点并不是真正的精确表示）。我想做的是找到一种量化散点图并识别某些感兴趣区域的好方法。

我想将 3D 散点图坐标系分割成更小的立方体形状，并将这些立方体内部相应点的属性值相加，以将它们相互比较。

你能想出一个办法来解决这个问题吗？我希望这是可以理解的。

最好的祝愿！

我正在为一家餐馆建立一个网站，并希望用户能够选择他们想要订购多少食物。我对 JavaScript 很陌生，现在正在上学，但与此同时我需要一些帮助来解决这个问题。

到目前为止，它会根据数量和价格计算总计，我遇到的问题是客户可以更改价格！我怎样才能改变它而不改变我的代码太多，因为我花了很长时间才能让它工作。

这是我的 HTML：

还有我的简单脚本：

我有两个值列表：

现在经过一些处理，这两个值列表变为：

所以下降可以计算为：

就我而言，accuracy_drop = 0.05 和 hit_drop = 0.9 的第三种情况是最佳的，我想通过使用我拥有的值进行一些计算来量化这种“最佳”情况。如果计算hit_drop/accuracy_drop，第一种情况给出最高值；如果计算 hit_drop-accuracy_drop，第三种情况给出了最高值，但我不确定这是否是一个合理的量化。

我试图搜索一些相关值变化的量化方法，但一无所获。任何想法？

我的问题是围绕我遇到的一个特定分类问题。

我的训练数据是完整的，没有缺失数据。我可以围绕它构建任何分类模型（SVM、随机森林等）以获得良好的结果。到目前为止，猪还没有在对流层中飞行。

问题是我想将这些模型应用于缺少功能的数据。我对任何形式的估算都不感兴趣。我想要一个“不确定性”度量，它会增加更多缺失的特征，并且我仍然希望模型吐出结果（即使具有很高的不确定性）。例如，对于一条记录，如果 10 个特征中有 5 个是空数据，则模型会给出一个类别，但不确定性为 50%（理想情况下，我可以指定每个变量的“重要性”程度）。

我没有在网上遇到过类似的东西，我一直在寻找一段时间。谢谢你的帮助 ！