jupyter notebook中split使用方法

在Jupyter Notebook中，可以使用split方法来拆分单元格。具体使用方法如下：

1. 首先，选中需要拆分的单元格。可以通过点击单元格左侧的边框来选中单元格。

2. 然后，使用快捷键Shift + M（或者在菜单栏中选择"Edit" -> "Split Cell"）来拆分选中的单元格。拆分后，原来的单元格会被分成两个单元格，光标会停留在新拆分出来的单元格中。

3. 如果需要继续拆分单元格，可以重复上述步骤。

需要注意的是，拆分单元格只能在代码单元格和Markdown单元格中进行，对于其他类型的单元格（如Raw NBConvert、Heading等），拆分操作是无效的。

相关问题

jupyter notebook中GBM调参

以下是在Jupyter Notebook中使用LightGBM进行调参的步骤：

1.导入必要的库和数据集

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

2.将数据集转换为LightGBM的数据格式

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

3.设置参数空间并进行调参

from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials

space = {
    'max_depth': hp.quniform('max_depth', 2, 10, 1),
    'learning_rate': hp.loguniform('learning_rate', -5, 0),
    'n_estimators': hp.quniform('n_estimators', 50, 500, 1),
    'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1),
    'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1),
    'reg_alpha': hp.uniform('reg_alpha', 0, 1),
    'reg_lambda': hp.uniform('reg_lambda', 0, 1),
    'min_child_weight': hp.quniform('min_child_weight', 1, 10, 1),
    'objective': 'binary',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_threads': 4,
    'verbose': -1
}

def objective(params):
    model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[test_data], num_boost_round=1000, early_stopping_rounds=50, verbose_eval=False)
    score = model.best_score['valid_0']['binary_logloss']
    return {'loss': score, 'status': STATUS_OK}

trials = Trials()
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)

4.输出最佳参数

print(best)

jupyter notebook中RNN情感分析

### 如何在Jupyter Notebook中实现基于RNN的情感分析项目

#### 创建Python工程
为了开始这个项目，在Jupyter Notebook环境中创建一个新的Python笔记本文件。这一步骤提供了交互式的编程环境来开发和测试代码[^1]。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense

#### 数据准备
IMDB数据集由大量电影评论组成，每条评论都带有正面或负面标签。加载此数据集，并对其进行预处理以便于模型训练。通过`imdb.load_data()`函数可以轻松获取该数据集，同时设置参数以控制词汇表大小以及序列长度的一致化处理。

max_features = 10000  # 考虑最频繁出现的前10k词
maxlen = 500         # 每条影评保留最多500个单词

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)

# 对输入数据进行填充或截断至固定长度
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

#### 构建RNN模型架构
定义一个简单的循环神经网络结构用于情感分类任务。这里采用了一个嵌入层（Embedding layer），它能够将整数索引转换成密集向量；接着是一个简单形式的RNN层(SimpleRNN)，最后连接全连接层(Dense Layer)来进行二元分类输出[^2]。

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 32))
model.add(SimpleRNN(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])

#### 训练与评估模型性能
完成上述准备工作之后就可以调用fit方法启动训练流程了。在此期间还可以监控验证集上的表现情况从而调整超参数优化最终效果。当训练完成后则可利用evaluate接口测量测试样本上取得的成绩[^3]。

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2)

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')