currtype=014时，baserate=1，currtype=019时，baserate=2，currtype=020时，baserate=3，现如何在hive里面得出当currtype=019时，baserate为014的baserate，当currtype不为019时，其余值对应不变

可以使用Hive中的CASE WHEN语句来实现这个需求，具体如下所示：

SELECT
  CASE
    WHEN currtype = '019' THEN (
      SELECT baserate
      FROM table_name
      WHERE currtype = '014'
    )
    ELSE baserate
  END AS new_baserate
FROM table_name;

上述语句中，使用了CASE WHEN语句，当currtype为019时，会执行子查询，获取currtype为014的baserate值，并将其作为新的baserate值；当currtype不为019时，直接使用原有的baserate值。这样就可以得到符合要求的结果了。

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rf2=AdaBoostClassifier(base_estimator = DecisionTreeClassifier( max_depth = 1,class_weight='balanced'), n_estimators=200, learning_rate=, random_state=1)各参数什么意思

这段代码是在使用scikit-learn库中的`AdaBoostClassifier`类来创建一个AdaBoost分类器的实例，并设置了一些参数。

具体解释如下：
- `base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=1, class_weight='balanced')`: `base_estimator`是AdaBoost算法所使用的基础分类器，默认为决策树（`DecisionTreeClassifier`）。在这里，使用决策树作为基础分类器，并设置最大深度为1，即单层决策树。`class_weight='balanced'`表示使用类别平衡权重，以处理不平衡数据集。
- `n_estimators=200`: `n_estimators`指定了AdaBoost算法中基础分类器的数量，也就是要构建的决策树的数量。在这里，设置为200个决策树。
- `learning_rate`: `learning_rate`是AdaBoost算法中的学习率，用于控制每个基础分类器的权重。学习率越小，每个基础分类器的权重越小。在这段代码中，学习率未给出具体的值，你需要为其赋予一个合适的值。
- `random_state=1`: `random_state`是用于控制随机性的参数。设置一个固定的随机种子可以使得结果可重复。

通过这段代码，你可以创建一个AdaBoost分类器，并根据给定的参数进行配置。你可以根据具体需求调整参数的值。

# Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, learning_rate=0.1, algorithm='SAMME.R')

这是使用scikit-learn库中的AdaBoost分类器构建模型的示例代码。其中，base_estimator参数用于指定基础分类器，默认为决策树分类器。n_estimators参数表示AdaBoost算法中使用的基础分类器数量，learning_rate参数表示每个分类器的权重缩减率，algorithm参数指定了AdaBoost算法使用的多分类策略。通过这个步骤，可以创建一个AdaBoost分类器，并用它来训练和预测数据。