model_lgb.

时间: 2024-06-19 08:02:13 浏览: 312
lightgbm是一种高效的机器学习算法，它基于决策树算法。lgb的全称是light gradient boosting machine。在使用lgb训练模型之前，需要先安装lightgbm库。在训练模型之前，通常需要对数据进行读取、处理和转换。以下是几个使用lgb训练模型的步骤： 1.导入库：导入需要的库，如pandas, numpy和lgb等库。 ```python import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb ``` 2.读取数据：从文件中读取数据，可以使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件。 ```python train_df = pd.read_csv('train.csv') test_df = pd.read_csv('test.csv') ``` 3.处理数据：对数据进行处理，如特征选择、缺失值填充、异常值处理等。 ```python train_df.dropna(inplace=True) ``` 4.将数据转换为lgb格式：将数据转换为lgb格式，lgb模型所需要的数据格式为lgb.Dataset。需要指定特征列和标签列。 ```python train_data = lgb.Dataset(train_df[features], label=train_df[target]) test_data = lgb.Dataset(test_df[features], label=test_df[target]) ``` 5.定义模型参数：定义模型参数，如boosting类型、目标函数、学习率等。 ```python params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9 } ``` 6.训练模型：使用train函数训练模型。 ```python model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[test_data], num_boost_round=1000, early_stopping_rounds=50) ``` 7.预测测试集结果：使用predict函数预测测试集结果。 ```python preds = model.predict(test_df[features]) ```
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LightGBM模型 凯纳克拉尔 [1] [2] [3] [4] [5] [6]
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model_lgb.fit() 参数

model_lgb.fit()是LightGBM模型训练的方法，它的参数包括以下几个： - train_set：训练数据集，通常是一个lgb.Dataset对象，包含特征数据和标签数据。 - valid_sets：验证数据集，可以是一个lgb.Dataset...

y_pred = model_lgb.predict_proba(test.drop(['fraud'], axis=1)) y_pred

= model_lgb.predict_proba(test.drop(['fraud'], axis=1)) 这段代码的作用是什么？ 答：这段代码的作用是使用 LightGBM 模型对测试数据进行预测，并返回每个样本属于不同类别的概率。

下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()

这段代码使用了交叉验证的方法(StratifiedKFold)来评估LightGBM模型的性能，并且使用了平均化的方法(num_model_seed)来减少模型的方差。其中，变量fold表示交叉验证折数，num_model_seed表示重复训练模型的次数。在...

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

svm_model = GridSearchCV(svm_model, params, cv=5) # 使用训练集对新模型进行拟合 svm_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = svm_model.predict(X_test) 注意，SVM模型的参数设置有...

model=lgb.Booster(model_file='model.txt')

model=lgb.Booster(model_file='model.txt') 这行代码是在使用LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）库进行Python编程时创建一个新的模型实例。这里，lgb.Booster 是LightGBM库中的一个类，用于表示训练...

import pandas as pdimport lightgbm as lgb# 加载数据集train_data = pd.read_csv('train.csv')test_data = pd.read_csv('test.csv')# 获取训练数据集和测试数据集的标签值的最小值和最大值y_min = min(train_data['label'].min(), test_data['label'].min())y_max = max(train_data['label'].max(), test_data['label'].max())# 训练模型train_X, train_y = train_data.drop('label', axis=1), train_data['label']test_X, test_y = test_data.drop('label', axis=1), test_data['label']params = {'objective': 'regression', 'metric': 'mse'}model = lgb.train(params, lgb.Dataset(train_X, train_y), num_boost_round=100)# 对测试数据集进行预测y_pred_lgb = model.predict(test_X)# 将lgb的预测结果进行反归一化y_pred = y_pred_lgb * (y_max - y_min) + y_min，上述代码出现报错'int' object is not iterable

这个错误通常出现在你尝试对一个整数对象进行迭代时。在你的代码中，报错很可能是由于变量y_max或y_min是整数对象而不是可迭代的容器所导致的。 你可以使用print函数在代码中打印y_max和y_min，以确定...

解释ans1=[] ans2=[] ans3=[] temp = [] op_list = [4,15,22,30,34,45,74,114,170,209] #问题要求的药材No for i in op_list: hang = f3_mix[f3_mix['No'] == i]#修改为所求数据集 f3_mix data = msc(hang.iloc[:,2:])#msc(hang.iloc[:,2:])#模型预处理 temp = lgb_model.predict(pd.DataFrame(data),num_iteration=lgb_model.best_iteration) ans1.append(np.argmax(temp, axis=1)[0]) ans2.append(RF_model.predict(pd.DataFrame(data))) ans3.append(svm_model.predict(pd.DataFrame(data))) print(ans1)#lgb print(np.round(ans2))#RF print(np.round(ans3))#SVM

这段代码是根据给定的药材编号列表 op_list，从数据集 f3_mix 中获取对应的药材数据，然后使用预先训练好的三个不同的模型对药材进行分类预测，并将预测结果分别存储在 ans1、ans2、ans3 三个列表中。...

我是一个python初学者，想复现论文，请帮我详细解释上述代码，越详细越好import pandas as pd import numpy as np import json from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor import xgboost as xgb import lightgbm as lgb import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import t from typing import Callable, Dict, Tuple, List class ModelTrainer: """ Class to handle model training and evaluation. """ def __init__(self, model_callable: Callable, eval_metric: Callable = r2_score): """ Initialize the ModelTrainer with a model callable and evaluation metric. Args: model_callable (Callable): A callable that returns an untrained model instance. eval_metric (Callable): A callable for evaluating model performance, default is r2_score. """ self.model_callable = model_callable self.eval_metric = eval_metric def train_evaluate(self, X_train: pd.DataFrame, X_test: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, y_test: pd.Series) -> float: """ Train a regression model and evaluate its performance using R² score.

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score - 数据划分：train_test_split(X, y)实现训练集/测试集分割[^2] 4. **XGBoost/LightGBM** - 梯度...

def fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test): # fit __spec__ = None model = Tree_Model(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test) model_name = cfg_dict['train']['model'] if model_name == 'lightgbm': bst = model.lgb_fit() elif model_name == 'xgboost': if cfg_dict['train']['if_grid_search'] == 'True': print('GS_CV......') model.GS_CV_xgb(int(cfg_dict['train']['grid_search_group'])) print('GS_CV finished!') return 0, 0, 0 bst = model.xgb_fit() elif model_name == 'catboost': bst = model.cat_fit() else: bst = 0 print('model name error') sys.exit() if bst == 'gscv': sys.exit() return bst

如果 model_name 为 'lightgbm'，则调用 model 的 lgb_fit 方法进行 LightGBM 模型的训练；如果 model_name 为 'xgboost'，则根据配置参数 cfg_dict['train']['if_grid_search'] 的取值判断是否进行网格搜索，若为 '...

import pandas as pd import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np # 1. 读取数据并准备特征 imputed_ts_df = pd.read_csv('your_data.csv') # 请替换为你的文件路径 # 仅保留有 annotation 的数据作为训练集 train_df = imputed_ts_df.dropna(subset=['annotation']) # 提取时间特征：hour, weekday train_df['hour'] = pd.to_datetime(train_df['time']).dt.hour train_df['weekday'] = pd.to_datetime(train_df['time']).dt.weekday # 特征（x, y, z, hour, weekday） X_train = train_df[['x', 'y', 'z', 'hour', 'weekday']] # 标签（annotation） y_train = train_df['annotation'] # 2. 分块训练模型 chunk_size = 500000 # 每块 50万行，根据你的内存调整 num_chunks = len(train_df) // chunk_size + 1 # 参数设置 params = { 'objective': 'regression', # 使用回归目标 'metric': 'l2', # 线性回归损失 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 31, # 根据内存调整 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.9, 'num_threads': 4 # 设置并行计算线程数 } # 训练/验证集拆分 X_train_split, X_valid_split, y_train_split, y_valid_split = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) train_data = lgb.Dataset(X_train_split, label=y_train_split) valid_data = lgb.Dataset(X_valid_split, label=y_valid_split, reference=train_data) # 逐块训练模型并进行填补 for chunk_num in range(num_chunks): start_idx = chunk_num * chunk_size end_idx = min((chunk_num + 1) * chunk_size, len(train_df)) # 获取当前块的数据 chunk = train_df.iloc[start_idx:end_idx] X_chunk = chunk[['x', 'y', 'z', 'hour', 'weekday']] y_chunk = chunk['annotation'] # 创建训练数据 chunk_train_data = lgb.Dataset(X_chunk, label=y_chunk) # 训练模型 model = lgb.train(params, chunk_train_data, valid_sets=[valid_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10) # 对缺失值进行填补 missing_df = imputed_ts_df[imputed_ts_df['annotation'].isnull()] missing_df['hour'] = pd.to_datetime(missing_df['time']).dt.hour missing_df['weekday'] = pd.to_datetime(missing_df['time']).dt.weekday X_missing = missing_df[['x', 'y', 'z', 'hour', 'weekday']] missing_df['annotation'] = model.predict(X_missing, num_iteration=model.best_iteration) # 合并填补后的数据 imputed_ts_df = pd.concat([imputed_ts_df.dropna(subset=['annotation']), missing_df], ignore_index=True) print(f"Chunk {chunk_num+1} training complete.") # 3. 预测并评估模型 y_pred = model.predict(X_valid_split, num_iteration=model.best_iteration) mse = mean_squared_error(y_valid_split, y_pred) print(f"Final Mean Squared Error: {mse}") # 4. 保存或展示填补后的数据 imputed_ts_df.to_csv('filled_data.csv', index=False) # 将填补结果保存为新的 CSV 文件 print(imputed_ts_df[['time', 'annotation']].head()) # 展示前几行填补后的结果 优化代码

model = lgb.train(..., init_model=model, ...) 这样，每个块的数据都会用来继续训练模型，逐步提升。 其次，特征工程部分，添加时间周期性编码： 在数据准备阶段，将hour和weekday转换为正弦和余弦： train_...

# 分类变量编码 le = LabelEncoder() if data_clean['燃尽风位置'].dtype == 'object': data_clean['燃尽风位置'] = le.fit_transform(data_clean['燃尽风位置']) # 特征/目标变量分离 X = data_clean[['掺氨比', '过量空气系数', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data_clean['NO排放浓度'] # ------------------ 模型训练 ------------------ # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # LightGBM分位数回归配置 lgb_model = lgb.LGBMRegressor( objective='quantile', # 分位数回归目标 alpha=0.5, # 中位数回归 n_estimators=300, max_depth=10, min_child_samples=5, learning_rate=0.1, categorical_feature=['燃尽风位置'], # 指定分类特征 random_state=42 ) # 训练模型 lgb_model.fit(X_train, y_train) y_pred = lgb_model.predict(X_test) 检查错误

lgb_model = lgb.LGBMRegressor( objective='quantile', alpha=0.5, n_estimators=300, max_depth=10, min_child_samples=5, learning_rate=0.1, categorical_feature=['name:燃尽风位置'], # 关键修改 ...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[57], line 56 53 valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data) 55 # 添加早停回调函数 ---> 56 model = lgb.train( 57 params, 58 train_data, 59 valid_sets=[valid_data], 60 num_boost_round=1000, 61 callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=50)] # 关键修正点 62 ) 64 # 7. 填补 annotation 缺失值 65 X_test = create_time_features(test_df)[features]ValueError: Input data must be 2 dimensional and non empty.

model = lgb.train( params, train_data, valid_sets=[valid_data], num_boost_round=1000, callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=50)] ) --- ### **4. 补充建议** - 使用 pandas 或 numpy...

[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86188\PycharmProjects\pythonProject8\src\lgbb.py", line 106, in <module> y_pred = lgb_model.predict(X_test) File "C:\Python37\lib\site-packages\lightgbm\sklearn.py", line 545, in predict return self._le.inverse_transform(class_index) File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py", line 161, in inverse_transform raise ValueError("y contains previously unseen labels: %s" % str(diff)) ValueError: y contains previously unseen labels: [83394] 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你在 LightGBM 模型中使用了一个未知的参数 categorical_column=。这个参数在最新的 LightGBM 版本中已经被移除了。如果你想要使用分类特征，可以使用 categorical_feature 参数来指定它们的...

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思，分类标签为0和1，属于二分类，预测结果点击率的数值是怎么来的

这段代码实现了一个基于 LightGBM 模型的交叉验证方法，其中： - clf 表示 LightGBM 的分类器。 - train_x 和 train_y 分别表示训练集的特征和标签。 - test_x 表示测试集的特征。 - clf_name 表示分类器...

import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 1. 读取合并好的数据 df = pd.read_csv('P001-2.csv', parse_dates=['time'], dtype={'annotation': str}) # 2. 特征工程（生成时间特征） def create_time_features(df): df['hour'] = df['time'].dt.hour df['weekday'] = df['time'].dt.weekday df['hour_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['hour'] / 24) df['hour_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['hour'] / 24) df['weekday_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['weekday'] / 7) df['weekday_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['weekday'] / 7) return df df = create_time_features(df) # 3. 处理 annotation 列 df['annotation'] = pd.to_numeric(df['annotation'], errors='coerce') # 4. 拆分有标签的训练集 & 缺失的测试集 train_df = df.dropna(subset=['annotation']) test_df = df[df['annotation'].isnull()] # 特征选择 features = ['x', 'y', 'z', 'hour_sin', 'hour_cos', 'weekday_sin', 'weekday_cos'] # 5. 时间排序 + 划分训练/验证 train_df = train_df.sort_values('time') split_index = int(len(train_df) * 0.8) X_train = train_df[features].iloc[:split_index] y_train = train_df['annotation'].iloc[:split_index] X_valid = train_df[features].iloc[split_index:] y_valid = train_df['annotation'].iloc[split_index:] # 6. 训练 LightGBM 回归模型 params = { 'objective': 'regression', 'metric': 'l2', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.02, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'num_threads': -1, 'verbosity': -1 } train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data) model = lgb.train( params, train_data, valid_sets=[valid_data], num_boost_round=1000, early_stopping_rounds=50 ) # 7. 填补 annotation 缺失值 X_test = create_time_features(test_df)[features] test_df['annotation'] = model.predict(X_test, num_iteration=model.best_iteration) # 8. 合并训练集 & 填补的测试集 final_df = pd.concat([train_df, test_df], ignore_index=True).sort_values('time') # 9. 评估 y_pred = model.predict(X_valid, num_iteration=model.best_iteration) mse = mean_squared_error(y_valid, y_pred) print(f"最终模型 MSE: {mse:.4f}") # 10. 保存完整填补后的数据 final_df.to_csv('P001-2_filled.csv', index=False) print(final_df[['time', 'annotation']].head()) -------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[55], line 55 52 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train) 53 valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference=train_data) ---> 55 model = lgb.train( 56 params, 57 train_data, 58 valid_sets=[valid_data], 59 num_boost_round=1000, 60 early_stopping_rounds=50 61 ) 63 # 7. 填补 annotation 缺失值 64 X_test = create_time_features(test_df)[features] TypeError: train() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'、

2. **版本验证**：执行print(lgb.__version__)查看版本，建议升级至最新版（>=4.0.0）。 3. **参数一致性**：确保valid_sets已正确传入验证集，否则早停无效。 --- ### **最终效果** 修正后代码可正常运行，...

Traceback (most recent call last): File "d:\machine training\HeartbeatSignal\heartbeat_signal.py", line 503, in <module> model = train_lightgbm(X_train, y_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "d:\machine training\HeartbeatSignal\heartbeat_signal.py", line 279, in train_lightgbm lgb.record_evaluation(record_results=True), # 记录评估结果用于可视化 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: record_evaluation() got an unexpected keyword argument 'record_results'

print(lgb.__version__) 同时，检查是否在其他地方误用了 record_results 参数。 #### 3. 注意事项 - 确保所有参数名称与官方文档一致[^5]。 - 如果需要自定义回调函数，请参考 LightGBM 的回调机制实现更...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM...

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VinDr-CXR：带有放射科医生注释的胸部 X 射线开放数据集 VinDr-CXR 是一个大型公开可用的胸片数据集，带有用于常见胸肺疾病分类和关键发现定位的放射学注释。 它由 Vingroup 大数据研究所 (VinBigdata) 创建。 该数据集包含 2018 年至 2020 年从越南两家主要医院收集的超过 18,000 次 CXR 扫描。这些图像被标记为存在 28 种不同的放射学发现和诊断。 训练集中的每次扫描都由一组三名放射科医生进行注释。 对于测试集，五位经验丰富的放射科医生参与了标记过程，并根据他们的共识来建立测试标记的最佳参考标准。 要下载数据集，用户需要注册并接受我们网页上描述的数据使用协议 (DUA)。 通过接受 DUA，用户同意他们不会共享数据，并且数据集只能用于科学研究和教育目的。 代码 该存储库旨在支持使用 VinDr-CXR 数据。 我们提供了用于从 DICO
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基于遗传算法的机场延误航班起飞调度模型python源代码

本资源提供机场航班延误调度模型的实现代码，采用遗传算法进行求解。 文本说明：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/128652626?spm=1001.2014.3001.5502 本资源提供机场航班延误调度模型的实现代码，采用遗传算法进行求解。 文本说明：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/128652626?spm=1001.2014.3001.5502 本资源提供机场航班延误调度模型的实现代码，采用遗传算法进行求解。 文本说明：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/128652626?spm=1001.2014.3001.5502 本资源提供机场航班延误调度模型的实现代码，采用遗传算法进行求解。 文本说明：https://blog.csdn.net/qq_43627520/article/details/128652626?spm=1001.2014.3001.5502

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ASP.NET新闻管理系统：用户管理与内容发布功能

知识点： 1. ASP.NET 概念：ASP.NET 是一个开源、服务器端 Web 应用程序框架，用于构建现代 Web 应用程序。它是 .NET Framework 的一部分，允许开发者使用 .NET 语言（例如 C# 或 VB.NET）来编写网页和 Web 服务。 2. 新闻发布系统功能：新闻发布系统通常具备用户管理、新闻分级、编辑器处理、发布、修改、删除等功能。用户管理指的是系统对不同角色的用户进行权限分配，比如管理员和普通编辑。新闻分级可能是为了根据新闻的重要程度对它们进行分类。编辑器处理涉及到文章内容的编辑和排版，常见的编辑器有CKEditor、TinyMCE等。而发布、修改、删除功能则是新闻发布系统的基本操作。 3. .NET 2.0：.NET 2.0是微软发布的一个较早版本的.NET框架，它是构建应用程序的基础，提供了大量的库和类。它在当时被广泛使用，并支持了大量企业级应用的构建。 4. 文件结构分析：根据提供的压缩包子文件的文件名称列表，我们可以看到以下信息： - www.knowsky.com.txt：这可能是一个文本文件，包含着Knowsky网站的一些信息或者某个页面的具体内容。Knowsky可能是一个技术社区或者文档分享平台，用户可以通过这个链接获取更多关于动态网站制作的资料。 - 源码下载.txt：这同样是一个文本文件，顾名思义，它可能包含了一个新闻系统示例的源代码下载链接或指引。用户可以根据指引下载到该新闻发布系统的源代码，进行学习或进一步的定制开发。 - 动态网站制作指南.url：这个文件是一个URL快捷方式，它指向一个网页资源，该资源可能包含关于动态网站制作的教程、指南或者最佳实践，这对于理解动态网站的工作原理和开发技术将非常有帮助。 - LixyNews：LixyNews很可能是一个项目文件夹，里面包含新闻发布系统的源代码文件。通常，ASP.NET项目会包含多个文件，如.aspx文件（用户界面）、.cs文件（C#代码后台逻辑）、.aspx.cs文件（页面的代码后台）等。这个文件夹中应该还包含Web.config配置文件，它用于配置整个项目的运行参数和环境。 5. 编程语言和工具：ASP.NET主要是使用C#或者VB.NET这两种语言开发的。在该新闻发布系统中，开发者可以使用Visual Studio或其他兼容的IDE来编写、调试和部署网站。 6. 新闻分级和用户管理：新闻分级通常涉及到不同的栏目分类，分类可以是按照新闻类型（如国际、国内、娱乐等），也可以是按照新闻热度或重要性（如头条、焦点等）进行分级。用户管理则是指系统需具备不同的用户身份验证和权限控制机制，保证只有授权用户可以进行新闻的发布、修改和删除等操作。 7. 编辑器处理：一个新闻发布系统的核心组件之一是所使用的Web编辑器。这个编辑器可以是内置的简单文本框，也可以是富文本编辑器（WYSIWYG，即所见即所得编辑器），后者能够提供类似于Word的编辑体验，并能输出格式化后的HTML代码。CKEditor和TinyMCE是常用的开源Web编辑器，它们支持插入图片、视频、表格等多种媒体，并能对文本进行复杂的格式化操作。 8. 发布、修改和删除功能：这是新闻发布系统的基本操作功能。发布功能允许用户将编辑好的新闻内容上线；修改功能可以对已发布的新闻内容进行更新；删除功能则用于移除不再需要的新闻文章。这些操作通常需要后台管理界面来支持，并且系统会在数据库中记录相关操作的记录，以便管理历史版本和审计日志。 以上知识点覆盖了从ASP.NET基础、新闻发布系统的具体功能实现到系统开发过程中的细节处理等多个方面。开发者在构建类似系统时，需要深入了解这些知识点，才能设计和实现一个功能完备、易用、安全的新闻发布系统。
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【实战派量化投资秘籍】：Pair Trading策略全方位解析

# 摘要 量化投资中的Pair Trading策略是一种依赖统计套利和市场效率假说的交易方法，其核心在于选择相关性高的资产作为交易对并应用协整理论进行市场中立投资。本文首先概述了Pair Trading策略的理论基础，随后详细探讨了策略的实操技巧，包括数据预处理、模型建立和交易信号生成。接着，文章重点介绍了策略的编程实现，提供了环境搭建
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fpga中保持时间建立时间时序约束

<think>我们讨论的是FPGA中的建立时间（Setup Time）和保持时间（Hold Time）时序约束问题。建立时间是指在时钟有效边沿到来之前，数据必须保持稳定的最小时间。保持时间是指在时钟有效边沿到来之后，数据必须保持稳定的最小时间。时序约束就是确保设计满足这些时间要求。 在FPGA设计中，我们通过时序约束（如时钟约束、输入输出延迟约束等）来告知工具设计的时序要求，工具会根据这些约束进行优化和验证。 以下是关于建立时间和保持时间时序约束的详细说明： ### 1. 建立时间和保持时间的基本概念 - **建立时间（Setup Time）**：时钟边沿到达前，数据必须稳定的时间。 -
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Notepad2: 高效替代XP系统记事本的多功能文本编辑器

### 知识点详解 #### 标题解析 - **Vista记事本(Notepad2)**: Vista记事本指的是一款名为Notepad2的文本编辑器，它不是Windows Vista系统自带的记事本，而是一个第三方软件，具备高级编辑功能，使得用户在编辑文本文件时拥有更多便利。 - **可以替换xp记事本Notepad**: 这里指的是Notepad2拥有替换Windows XP系统自带记事本（Notepad）的能力，意味着用户可以安装Notepad2来获取更强大的文本处理功能。 #### 描述解析 - **自定义语法高亮**: Notepad2支持自定义语法高亮显示，可以对编程语言如HTML, XML, CSS, JavaScript等进行关键字着色，从而提高代码的可读性。 - **支持多种编码互换**: 用户可以在不同的字符编码格式（如ANSI, Unicode, UTF-8）之间进行转换，确保文本文件在不同编码环境下均能正确显示和编辑。 - **无限书签功能**: Notepad2支持设置多个书签，用户可以根据需要对重要代码行或者文本行进行标记，方便快捷地进行定位。 - **空格和制表符的显示与转换**: 该编辑器可以将空格和制表符以不同颜色高亮显示，便于区分，并且可以将它们互相转换。 - **文本块操作**: 支持使用ALT键结合鼠标操作，进行文本的快速选择和编辑。 - **括号配对高亮显示**: 对于编程代码中的括号配对，Notepad2能够高亮显示，方便开发者查看代码结构。 - **自定义代码页和字符集**: 支持对代码页和字符集进行自定义，以提高对中文等多字节字符的支持。 - **标准正则表达式**: 提供了标准的正则表达式搜索和替换功能，增强了文本处理的灵活性。 - **半透明模式**: Notepad2支持半透明模式，这是一个具有视觉效果的功能，使得用户体验更加友好。 - **快速调整页面大小**: 用户可以快速放大或缩小编辑器窗口，而无需更改字体大小。 #### 替换系统记事本的方法 - **Windows XP/2000系统替换方法**: 首先关闭系统文件保护，然后删除系统文件夹中的notepad.exe，将Notepad2.exe重命名为notepad.exe，并将其复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。 - **Windows 98系统替换方法**: 直接将重命名后的Notepad2.exe复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。 #### 关闭系统文件保护的方法 - 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。 #### 下载地址 - 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。 #### 文件压缩包内文件名 - **Notepad2MOD1.1.0.8CN.exe**: 这是压缩包内所含的Notepad2编译版本，表明这是一个中文版的安装程序，版本号为1.1.0.8。 ### 总结 Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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keil5打不开

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远程进程注入技术详解：DLL注入的实现步骤

标题中提到的"RemoteCall"是一种远程进程注入技术，其关键知识点围绕着如何在不直接操作目标进程的情况下，在远程进程内存空间中加载和执行代码。这一技术广泛应用于多个领域，包括但不限于恶意软件开发、安全测试、系统管理工具等。下面，我们将深入探讨这一技术的关键步骤以及涉及的相关技术概念。 ### 进程ID的获取 要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。 ### 远程进程空间内存分配 进程的内存空间是独立的，一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码，需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现，比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。 ### 写入DLL路径到远程内存 分配完内存后，接下来需要将要注入的动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的完整路径字符串写入到刚才分配的内存中。这一步是通过向远程进程的内存写入数据来完成的，同样需要使用到如WriteProcessMemory这样的API函数。 ### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址 Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。 ### 创建远程线程 在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。 ### 远程进程注入的应用场景与风险 远程进程注入技术的应用场景十分广泛。在系统管理方面，它允许用户向运行中的应用程序添加功能，如插件支持、模块化更新等。在安全领域，安全工具会使用注入技术来提供深度防护或监控。然而，远程进程注入技术也具有极高的风险性，特别是当被用于恶意软件时，它能够被用来注入恶意代码，对用户系统的安全性和稳定性造成威胁。因此，了解这一技术的同时，也必须对其潜在的安全风险有所认识，特别是在进行系统安全防护时，需要对该技术进行检测和防护。 ### 结语 通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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