AnalysisException: join condition 'CAST((o.rpc_num_iid = p.num_iid) AS INT)' of type int is not a boolean.;

这个错误是由于您在JOIN操作中使用了一个将表达式转换为整数类型的条件，但JOIN条件应该是布尔类型的（返回真或假）。您需要修改条件，使其返回一个布尔值。

例如，您可以使用等于运算符来比较两个表达式是否相等，而不需要进行类型转换。请确保JOIN条件的语法正确，并且返回的结果是一个布尔值。

如果您能提供更多的代码或上下文，我可以给您提供更具体的建议。

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def dataSetBalanceAllocation(self): mnistDataSet = GetDataSet(self.data_set_name, self.is_iid) test_data = torch.tensor(mnistDataSet.test_data) test_label = torch.argmax(torch.tensor(mnistDataSet.test_label), dim=1) self.test_data_loader = DataLoader(TensorDataset( test_data, test_label), batch_size=100, shuffle=False) train_data = mnistDataSet.train_data train_label = mnistDataSet.train_label shard_size = mnistDataSet.train_data_size // self.num_of_clients // 2 shards_id = np.random.permutation(mnistDataSet.train_data_size // shard_size) #permutation：排列 for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) # vstack：data和label拼接 local_label = np.argmax(local_label, axis=1) someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone 解释这段代码

这段代码是一个类中的方法`dataSetBalanceAllocation()`。该方法用于对数据集进行平衡分配给多个客户端。

首先，通过调用`GetDataSet()`函数获取`mnistDataSet`数据集对象。然后，将测试数据和测试标签转换为张量，并使用`DataLoader`创建一个测试数据加载器，每个批次大小为100，不打乱顺序。

接下来，将训练数据和训练标签存储在`train_data`和`train_label`中。然后，计算每个客户端的数据分片大小，即`shard_size`，它是训练数据总量除以客户端数量除以2（因为每个客户端获取两个分片）。

通过使用`np.random.permutation()`函数对`mnistDataSet.train_data_size // shard_size`进行排列，得到一个随机的分片索引数组`shards_id`。

接下来，使用循环为每个客户端分配数据。在每次迭代中，通过索引数组`shards_id`获取两个分片的索引`shards_id1`和`shards_id2`。然后，通过这些索引从训练数据和标签中选择对应的数据分片。将这些分片堆叠起来，形成本地的数据和标签，并将其封装为`TensorDataset`对象。

然后，创建一个名为`someone`的客户端对象，该对象是使用上述本地数据和标签创建的。将该客户端对象添加到`self.clients_set`字典中，键为`'client{}'.format(i)`。

通过这样的操作，数据集被平衡地分配给了多个客户端，每个客户端都有两个数据分片。你可以通过访问`self.clients_set`来访问每个客户端的数据和标签。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载和预处理 train_data = pd.read_csv('D:/wy/train.csv') test_data = pd.read_csv('D:/wy/test.csv') # 特征选择和处理 features = ['uid', 'iid'] target = 'score' X_train = train_data[features] y_train = train_data[target] X_test = test_data[features] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_val_pred = model.predict(X_val) accuracy = accuracy_score(y_val, y_val_pred) print("Validation Accuracy:", accuracy) # 预测和推荐 y_test_pred = model.predict(X_test) test_data['score'] = y_test_pred recommended_movies = test_data.sort_values(by='score', ascending=False) # 结果保存 recommended_movies[['uid', 'iid', 'score']].to_csv('D:/forecast_result.csv', index=False)

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来构建一个基于逻辑回归的电影推荐系统。首先，它读取训练和测试数据，然后选择了一些特征。接着，训练数据被划分为训练集和验证集，用于训练和评估模型。在这里，模型采用了逻辑回归算法，并使用训练数据进行了拟合。最后，模型被用于预测测试数据并生成推荐结果。推荐结果被保存在一个CSV文件中。