boost::split用法

boost::split 是 Boost 库中的一个函数，用于将一个字符串按照指定的分隔符分割成多个子串，存储在一个容器中。它的使用方法如下：

#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <vector>
#include <string>

int main()
{
    std::string str = "hello,world,!";
    std::vector<std::string> result;
    boost::split(result, str, boost::is_any_of(","));
    for (auto s : result) {
        std::cout << s << std::endl;
    }
    return 0;
}

上面的代码将字符串 "hello,world,!" 按照 "," 分隔成三个子串，存储在 result 容器中。split 函数的第一个参数是存储子串的容器，第二个参数是要分割的字符串，第三个参数是分隔符。在上面的例子中，我们使用了 boost::is_any_of(",") 作为分隔符，表示以逗号 "," 作为分隔符。

需要注意的是，boost::split 函数不会自动清空容器，所以在使用前需要手动清空容器。

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boost::algorithm::split

boost::algorithm::split 是 Boost 库中的一个字符串处理函数，用于将一个字符串按照指定的分隔符分割成多个子串，并存储到一个容器中。它的使用方法如下：

#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include <string>
#include <vector>

int main()
{
    std::string str = "Hello,world! Boost C++ libraries.";
    std::vector<std::string> vec;

    boost::algorithm::split(vec, str, boost::algorithm::is_any_of(",.! ")); // 以逗号、句号、感叹号和空格为分隔符进行分割

    for (const auto& s : vec)
    {
        std::cout << s << std::endl;
    }

    return 0;
}

输出结果为：

Hello
world
Boost
C++
libraries

第一个参数是存储分割后子串的容器，第二个参数是要分割的字符串，第三个参数是分隔符。在上面的例子中，使用了 `boost::algorithm::is_any_of` 函数来指定分隔符，它的作用是返回一个谓词函数对象，用于匹配传入的字符是否为指定的字符之一。需要注意的是，使用前需要包含头文件 `boost/algorithm/string.hpp`。

from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.svm import LinearSVR, SVR from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor,RandomForestRegressor,BaggingRegressor from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor from catboost import CatBoostRegressor models = { " Linear Regression": LinearRegression(), " Linear Regression (L2 Regularization)": Ridge(), " Linear Regression (L1 Regularization)": Lasso(), " K-Nearest Neighbors": KNeighborsRegressor(), "Support Vector Machine (Linear Kernel)": LinearSVR(), " Support Vector Machine (RBF Kernel)": SVR(), " Decision Tree": DecisionTreeRegressor(), " Random Forest": RandomForestRegressor(), " Gradient Boosting": GradientBoostingRegressor(loss='absolute_error'), " XGBoost": XGBRegressor(), " LightGBM": LGBMRegressor(), " CatBoost": CatBoostRegressor(verbose=0) }

这段代码是一个 Python 字典，其中包含了多个回归模型，使用了不同的 Python 库来实现。其中包括了线性回归（Linear Regression）、带 L2 正则化的线性回归（Ridge）、带 L1 正则化的线性回归（Lasso）、K 近邻回归（KNeighborsRegressor）、线性支持向量机回归（LinearSVR）、径向基函数支持向量机回归（SVR）、决策树回归（DecisionTreeRegressor）、随机森林回归（RandomForestRegressor）、梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）、XGBoost 回归（XGBRegressor）、LightGBM 回归（LGBMRegressor）和 CatBoost 回归（CatBoostRegressor）等多个模型。这些模型可以用于回归预测任务，每个模型都有不同的优缺点和适用场景。该代码将这些模型都定义在了一个字典中，方便进行调用和比较。同时，该代码还引入了一些常用的模型选择和评估方法，如数据集划分（train_test_split）、K 折交叉验证（KFold）、交叉验证评分（cross_val_score）等。