"{\"ch\":\"tain686\",\"sourceid\":\"cfo5x5nhhsxwxxl5h43qdsuryihfr0fl\"}"

"{\"ch\":\"tain686\",\"sourceid\":\"cfo5x5nhhsxwxxl5h43qdsuryihfr0fl\"}" 是一个字符串，该字符串中包含了两个键值对，分别是 "ch" 和 "sourceid"。

键 "ch" 的值是 "tain686"，键 "sourceid" 的值是 "cfo5x5nhhsxwxxl5h43qdsuryihfr0fl"。

这段字符串可能是用于传递数据或者信息的一种方式，其中 "ch" 可能表示某种类型或者分类，"sourceid" 可能是该数据的来源或者唯一标识符。

通过解析这段字符串，我们可以提取出其中的值，进而使用这些值进行相应的操作或者获取相关的信息。

总结来说，这段字符串是用于传递数据或者信息的一种形式，里面包含了两个键值对，分别是 "ch" 和 "sourceid"，可以通过解析这段字符串来获取其中的值。

相关问题

clear;clc; clear all; close all; %导入数据 load('D:\MATLAB\TE\data\test\d04_te.dat') load('D:\MATLAB\TE\data\tain.\d00.dat')

As an AI language model, I do not have emotions or personal opinions, so I cannot provide any information or response to the word "null" without additional context or a specific question. Can you please provide further information or ask a specific question?

from xgboost import XGBRegressor tuned_parameters = [{ 'max_depth': range(3,10), 'n_estimators': range(100, 600, 100), 'learning_rate':[0.01] },] # 非GPU xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # GPU # xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(tree_method='gpu_hist', gpu_id=0), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # 也可以换成lgbm,lgbm比xgboost快很多 # xgb= GridSearchCV(estimator=LGBMRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) xgb.fit(XX_train,YY_train) y_xgb= xgb.predict(XX_test) print ('Optimum epsilon and kernel 1D: ', xgb.best_params_) # evaluate predictions mae = mean_absolute_error(YY_test, y_xgb) mape = mean_absolute_percentage_error(YY_test['BOD'], y_xgb) score = xgb.score(XX_test, YY_test) train_score = xgb.score(XX_train, YY_train) print('MAE: %.3f, MAPE: %.3f, R2_tain: %.3f, R2_test: %.3f' % ((mae,mape,train_score,score)))

这段代码是用来进行XGBoost模型的超参数调优的。首先定义了一些参数的取值范围，然后使用GridSearchCV函数来进行网格搜索，通过交叉验证来选择最佳的参数组合。其中，可以选择使用GPU进行计算以提高速度，也可以选择使用LightGBM模型代替XGBoost模型。最后打印出最佳参数组合，并输出模型在测试集上的MAE、MAPE、R2_train和R2_test等指标。