train_test_split 分训练集和验证集 5fold

时间: 2023-11-07 16:05:15 浏览: 92
train_test_split函数可以将数据集划分为训练集和验证集。在这个例子中，通过设置test_size参数为0.2，即将20%的数据划分为验证集，剩余的80%数据作为训练集。使用train_test_split函数时，还可以通过设置random_state参数来控制随机划分的过程，以确保每次运行时划分的结果一致。 若要实现5-fold交叉验证的划分，可以使用sklearn.model_selection中的StratifiedKFold函数。该函数可以将数据集划分为指定数量的子集，并保持每个子集中类别分布的相对均衡性。以下是一个使用StratifiedKFold进行5-fold交叉验证划分的示例代码： ``` from sklearn.model_selection import StratifiedKFold skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0) for train_index, test_index in skf.split(X, y): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] ```
相关问题

解释这段代码：for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores))

这段代码实现了一个 K 折交叉验证的过程，其中 X_train 是输入特征数据，y_train_forced_turnover_nolimited 是对应的标签数据。在每一次循环中，将数据集分成 K 份，每一份轮流作为验证集，其余 K-1 份作为训练集。在每一份的训练集上使用 create_model 函数创建模型，使用 fit 函数来训练模型，并使用 validation_data 参数指定验证集。在训练完成后，使用 predict 函数对验证集进行预测，并计算 AUC 指标，将其存储在 cv_scores 列表中。最后输出 K 折交叉验证的平均 AUC 值。

train_test_split和k_fold

train_test_split和k_fold都是用于数据集划分的方法，但在实现上有一些不同。 train_test_split是交叉验证中常用的函数，它可以从样本中随机地按比例选取训练集和测试集。在使用sklearn库中的train_test_split函数时，我们可以指定要划分的数据集、训练集和测试集的比例以及随机种子。例如，可以使用以下代码将数据集划分为训练集和测试集： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.2, random_state=0) ``` k-fold是一种交叉验证技术，它将数据集划分为k个子集，其中k-1个子集用于训练模型，剩余的一个子集用于测试模型。这个过程会重复k次，每次使用不同的子集作为测试集。k-fold交叉验证可以更准确地评估模型的性能，因为它使用了整个数据集的多个子集进行训练和测试。例如，可以使用以下代码将数据集划分为k个子集，并进行k-fold交叉验证： ```python from sklearn.model_selection import KFold k_fold = KFold(n_splits=5) for train_index, test_index in k_fold.split(data): X_train, X_test = data[train_index], data[test_index] y_train, y_test = target[train_index], target[test_index] # 在这里使用LVQ算法进行训练和测试 ``` 综上所述，train_test_split和k_fold都是用于数据集划分的方法，但train_test_split是按比例随机选取训练集和测试集，而k-fold是将数据集划分为k个子集进行交叉验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据集划分train_test_split\交叉验证Cross-validation](https://blog.csdn.net/u010986753/article/details/98069124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [手搓函数，实现train_test_split一样的数据集划分](https://blog.csdn.net/ouyang_xiaogan/article/details/123279970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [lvq.rar_5-fold_The Fold_k fold_k fold cross_lvq](https://download.csdn.net/download/weixin_42665255/86613035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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修改这段代码，使得输出训练集结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

# 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_...

将这段代码改为输出的AUC、f1_score、Accuracy是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

# 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_...

在机器学习中，使用data_train, data_test, target_train, target_test = train_test_split(comments, target, test_size=0.2, train_size=0.8)划分出训练集和测试集，用列表res1存储了模型预测的结果，如何计算出该模型的交叉验证准确率？

使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集只能用来评估模型在特定数据集上的性能，而不能用来评估模型的泛化能力。如果想要评估模型的泛化能力，需要使用交叉验证方法，如k-fold交叉验证。 对于已经...

帮我纠正这段代码# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

- 可以检查一下数据集X_train和y_train_forced_turnover_nolimited是否已经准备好，并且数量一致。 - 可以根据实际情况调整模型参数，例如调整Dense层的大小、dropout率、学习率等等。 - 可以尝试使用其他的交叉验证...

train_pred = {} test_pred = {} # 将NaN值用中位数填充 X_train = X_train.fillna(X_train.median()) X_test = X_test.fillna(X_train.median()) oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) fold = 5 skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=2, shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] rf_model = RandomForestClassifier(**parameters) rf_model.fit(train_x, train_y) oof[test_index] = rf_model.predict_proba(test_x)[:, 1] prediction += rf_model.predict_proba(X_test)[:, 1] / fold del train_x, test_x, train_y, test_y gc.collect() train_pred['rf'] = oof test_pred['rf'] = prediction

这段代码使用了随机森林模型进行...最后将训练集和测试集的预测结果分别保存到 train_pred 和 test_pred 字典中，键名为 'rf' 表示使用随机森林模型。这里的 gc.collect() 是 Python 的垃圾回收机制，用于释放内存。

利用train_test_split作k折交叉验证，写出python代码

在Python中，train_test_split函数通常用于划分数据集，而不是直接做k折交叉验证。但是，我们可以结合KFold函数来自sklearn库来做k折交叉验证。以下是使用train_test_split配合KFold的一个例子： python...

n_components_range = range(2, 10) # 定义交叉验证的折数 n_splits = 5 # 记录每个隐状态数量下的模型性能 cv_scores = [] # 使用K折交叉验证 kf = KFold(n_splits=n_splits) for n_components in n_components_range: # 定义GaussianHMM模型 model = GaussianHMM(n_components=n_components) # 记录每一折交叉验证的评估分数 fold_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和测试集 X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] # 在训练集上训练模型 model.fit(X_train) # 在测试集上评估模型性能 score = model.score(X_test) # 记录评估分数 fold_scores.append(score) # 计算平均评估分数作为该隐状态数量下的模型性能 cv_scores.append(sum(fold_scores) / n_splits) # 选取最优隐状态数量 best_n_components = n_components_range[cv_scores.index(max(cv_scores))] print("Best number of hidden states:", best_n_components)

这段代码是一个使用K折交叉验证来选择GaussianHMM隐状态数量的示例代码，具体实现步骤如下： ...需要注意的是，上述代码中的X、train_index和test_index变量需要根据实际情况进行修改，以便适应具体的数据集和模型。

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/DATA/jaffeim.ages(1)/test3.py", line 11, in <module> x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data.iloc[:,2:],data.iloc[:,0],test_size=0.2,stratify=data.iloc[:,0]) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 2441, in train_test_split train, test = next(cv.split(X=arrays[0], y=stratify)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 1600, in split for train, test in self._iter_indices(X, y, groups): File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 1941, in _iter_indices "The least populated class in y has only 1" ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2.

在使用train_test_split函数时，参数stratify用于指定按照某个特征进行分层划分，保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中的比例相同。 根据错误信息，可以看出出现了一个类别只有1个样本的情况，...

for train_index, test_index in kf.split(X, y): print('\n{} of kfold {}'.format(i,kf.n_splits)) X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

这段代码使用了k-fold交叉验证来划分数据集为训练集和测试集。kf是一个KFold对象，split方法用于生成训练集和测试集的索引。循环中的train_index和test_index表示当前折的训练集和测试集的索引。 在循环体内，首先...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

每一折的训练数据和测试数据都是通过train_id和test_id来确定的。在每一折的训练和测试之后，需要记录相应的分类报告、混淆矩阵、auc值和aoc曲线。最后，需要计算平均每一折的auc值和aoc曲线。

给出这段用于电影评论分类代码的详细思路“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”分析每一部分代码的作用，给出整体思路框架

4. 定义了一个名为stratifiedkfold_cv的函数，该函数使用了StratifiedKFold进行交叉验证，将数据集分为训练集和测试集，并使用MultinomialNB进行模型训练和预测。 5. 使用precision_score计算模型的分类精度，并...

详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

for train_index, test_index in stratifiedk_fold: # 循环5次，每一次使用其中4折作为训练数据，1折作为测试数据 X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_...

下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()

在每次交叉验证中，将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)分别作为模型的训练集和验证集，使用LightGBM模型进行训练，并在验证集上进行早停策略(early_stopping_rounds)，以避免模型过拟合。在训练过程中，记录并...
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【资源说明】 基于Python深度学习的目标跟踪系统的设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip基于Python深度学习的目标跟踪系统的设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
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国密SM4加解密SM2签名验签for delphi等语言.rar

基于C#编写的COM组件DLL，可实现SM2签名验签，SM4加解密，100%适用于黑龙江省国家医保接口中进行应用。 1、调用DLL名称：JQSM2SM4.dll 加解密类名：JQSM2SM4.SM2SM4Util CLSID=5B38DCB3-038C-4992-9FA3-1D697474FC70 2、GetSM2SM4函数说明 函数原型public string GetSM2SM4(string smType, string sM2Prikey, string sM4Key, string sInput) 1）参数一smType：填写固定字符串，识别功能，分别实现SM2签名、SM4解密、SM4加密。SM2签名入参填写“SM2Sign”、SM4解密入参填写“SM4DecryptECB”、SM4加密入参填写“SM4EncryptECB”. 2）参数二sM2Prikey：SM2私钥 3）参数三sM4Key：SM4密钥 4）参数四sInput：当smType=SM2Sign，则sInput入参填写SM4加密串；当smType=SM4DecryptECB，则sInput入参填写待解密SM4密文串；当smType=SM4EncryptECB，则sInput入参填写待加密的明文串； 5）函数返回值：当smType=SM2Sign，则返回SM2签名信息；当smType=SM4DecryptECB，则返回SM4解密信息；当smType=SM4EncryptECB，则返回SM4加密信息；异常时，则返回“加解密异常：详细错误说明” 3、购买下载后，可加QQ65635204、微信feisng，免费提供技术支持。 4、注意事项： 1）基于.NET框架4.0编写，常规win7、win10一般系统都自带无需安装，XP系统则需安装；安装包详见压缩包dotNetFx40_Full_x86_x64.exe 2）C#编写的DLL，需要注册，解压后放入所需位置，使用管理员权限运行“JQSM2SM4注册COM.bat”即可注册成功，然后即可提供给第三方软件进行使用，如delphi等。
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基于Android Studio开发的安卓的通讯录管理app

功能包含：新增联系人、编辑联系人、删除联系人、拨打电话、发送短信等相关操作。 资源包含源码：1、apk安装包 2、演示视频 3、 基本安装环境、4、运行文档 5、以及源代码

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VIENNA维也纳拓扑三相整流Simulink仿真：电压电流双闭环控制策略，电压外环PI控制，电流内环Bang-Bang滞环控制实现稳压输出至600V，附参考资料,VIENNA维也纳拓扑，三相整流simulink仿真：采用电压电流双闭环控制，电压外环采用PI控制，电流内环采用bang bang滞环控制。 整流电压稳定在600V 有相关参考资料 ,关键词：Vienna维也纳拓扑；三相整流；Simulink仿真；电压电流双闭环控制；PI控制；bang bang滞环控制；整流电压稳定600V；参考资料,基于双闭环控制策略的Vienna三相整流器Simulink仿真：电压电流双环PI与Bang-Bang滞环控制，实现600V稳定输出参考分析
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sina_weibo_crawler-master.zip

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前端基础教程：HTML、CSS、JavaScript动态注册登录相册

在当今的互联网时代，前端开发是构建网站和网页不可或缺的部分。它主要负责网站的视觉效果和用户交互体验。本例的项目文件名为“HTML+CSS+JS注册登录动态相册.rar”，它集中展示了前端开发的三大核心技术：HTML（HyperText Markup Language），CSS（Cascading Style Sheets）和JavaScript。该项目的文件名称列表仅包含一个项——“综合项目”，暗示了该项目是一个集合了前端开发中多个知识点和功能的综合实践。 ### HTML HTML是构建网页内容的骨架，它使用标签（tags）来定义网页的结构和内容。在本项目中，HTML将被用于创建注册、登录表单和动态相册的布局结构。例如，注册页面可能包含以下标签： - `<form>`：用于创建输入表单。 - `<input>`：用于输入框，接收用户输入的文本、密码等。 - `<button>`：用于提交表单或重置表单。 - `<div>`：用于布局分组。 - `<img>`：用于加载图片。 - `<section>`、`<article>`：用于逻辑和内容的分块。 - `<header>`、`<footer>`：用于定义页面头部和尾部。 ### CSS CSS负责网页的样式和外观，通过定义HTML元素的布局、颜色、字体和其他视觉属性来美化网页。在本项目中，CSS将用来设计注册登录界面的视觉效果，以及动态相册中图片的展示方式。使用CSS可能会包括： - 布局样式：如使用`display: flex;`来创建灵活的布局。 - 字体和颜色：设置字体类型、大小、颜色以匹配网站风格。 - 盒模型：定义元素的边距、边框、填充等。 - 响应式设计：确保网站在不同设备和屏幕尺寸上的兼容性。 - 动画效果：使用CSS动画实现平滑的用户交互效果。 ### JavaScript JavaScript为网页提供了动态交互功能。它允许开发者编写脚本来处理用户输入、数据验证以及与后端进行通信。在本项目中，JavaScript将被用在以下方面： - 表单验证：使用JavaScript对用户输入的数据进行实时校验，例如验证邮箱格式、密码强度。 - 动态内容更新：动态加载和更新相册中的图片，可能借助AJAX实现与服务器的数据交互。 - 事件处理：响应用户动作如点击按钮、表单提交等。 - DOM操作：通过JavaScript直接操作文档对象模型（Document Object Model），动态修改网页内容和结构。 ### 正则表达式 正则表达式是一种强大的文本处理工具，经常在JavaScript中用于字符串搜索、替换和验证。在注册登录功能中，正则表达式可以用来： - 验证邮箱：确保输入的邮箱地址符合格式要求。 - 检测密码强度：通过匹配特定模式来确保密码符合安全性要求。 - 提取信息：从文本中提取电话号码、地址等信息。 ### 动态相册 动态相册可能是本项目的亮点，它展示了如何利用前端技术展示和操作图片集合。动态相册的实现可能包括： - 图片轮播：通过定时器或用户操作实现图片的自动或手动轮播。 - 图片上传：允许用户上传图片，并实时展示在页面上。 - 图片缩放和预览：通过鼠标操作放大缩小图片，点击图片可以全屏预览。 ### 综合项目的知识架构 整个“综合项目”围绕HTML、CSS、JavaScript构建了一个完整的用户界面，用户可以从登录、注册开始，到浏览动态相册结束。前端开发者需要对这三个核心的技术有深入的理解和实践经验，才能保证项目既满足功能需求，又拥有良好的用户体验。此外，还需要了解正则表达式在数据校验中的应用，以及一些现代前端开发工具和技术的运用，如jQuery、前端框架（例如React, Vue.js等）、模块打包工具（如Webpack）等。 总的来说，这个项目对初学者而言是一个很好的实践机会，它涵盖了前端开发中的基础和进阶知识点，通过实际操作能够加深对前端技术的理解，并提升解决问题的能力。
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Avizo 9.0.0 入门教程：新手快速掌握的10个秘诀

# 摘要 本文全面介绍了Avizo 9.0.0这款先进可视化软件的各个方面。首先概述了软件的基础知识和界面布局，接着深入探讨了数据导入、管理和分析的基本操作。文中详细阐述了图像处理技术，包括图像预处理、增强、分割、特征提取、重建与渲染，并对高级功能如拓扑分析、骨架化、宏命令和脚本自动化进行了介绍。最后，文章还提供了学
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用c语言比较多个句子大小并排序

在C语言中，直接比较句子大小通常是不可能的，因为字符串不是基本数据类型，不能直接通过整数比较其长度。但是，你可以通过计算每个句子的字符数组长度来间接地比较它们的“大小”。如果你想对包含句子的结构体数组进行排序，可以使用标准库函数`qsort()`配合自定义的比较函数。 首先，你需要创建一个结构体，比如： ```c typedef struct { char *sentence; int length; // 句子长度 } Sentence; ``` 然后，定义一个比较函数，例如按照长度降序排列： ```c int compare_sentences(const void
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2021年HTML项目开发实践

标题和描述中提及的“proyectoweb2021”似乎指向一个以2021年命名的网络项目。由于标题和描述的内容非常有限，并没有提供具体的项目细节，所以难以从中提炼出更详尽的知识点。不过，可以从中推测项目可能是关于开发一个网站，并且与HTML相关。 HTML，全称为超文本标记语言（HyperText Markup Language），是用于构建网页的标准标记语言。HTML的主要功能是定义网页的结构和内容，通过各种标签来标记文本、图片、链接、视频、表单等元素，以此来形成网页的基本框架。HTML文件通常以.html或者.htm为文件扩展名。 根据文件名称“proyectoweb2021-main”，可以推断该压缩包子文件可能包含了网站的主要文件或核心代码。通常，在一个项目中，main通常用来指代主文件或主要入口文件。例如，在网站项目中，main可能指的是包含网站主要布局和功能的核心HTML文件。这个文件可能包含了对其他CSS样式表、JavaScript文件、图片资源以及可能的子HTML文件的引用。 在HTML项目中，以下是一些关键知识点： 1. HTML文档结构：了解一个基本HTML页面的结构，包括<!DOCTYPE html>声明、<html>、<head>、<title>、<body>等基本标签的使用。 2. 元素和标签：掌握各种HTML标签的用法，如标题标签(<h1>到<h6>)、段落标签(<p>)、链接标签(<a>)、图片标签(<img>)、表格标签(<table>)、表单标签(<form>)等。 3. 布局控制：学习如何使用HTML和CSS来控制页面布局，例如使用<div>标签创建区块，利用CSS的盒模型、浮动、定位以及Flexbox或Grid布局系统。 4. 表单设计：理解如何创建交互式表单，包括输入字段(<input>)、文本区域(<textarea>)、复选框(<input type="checkbox">)、单选按钮(<input type="radio">)和提交按钮(<button>或<input type="submit">)等元素的使用。 5. 响应式设计：了解如何让网页在不同设备上均能良好展示，例如通过媒体查询、使用百分比宽度和视口单位，以及适应性图片和媒体。 6. 最佳实践：掌握编写清晰、有组织、可维护的代码的最佳实践，比如使用语义化标签，合理使用注释，保持代码的一致性和可读性。 7. 验证和调试：学习如何使用W3C的HTML验证服务来检查代码的正确性，以及如何调试代码中的常见错误。 8. SEO基础：了解HTML对搜索引擎优化（SEO）的影响，包括使用合适的标题标签、元标签和语义化标记来提高网页在搜索引擎中的排名。 由于提供的信息有限，具体的知识点只能围绕HTML的通用知识和网站开发中常见的元素和实践进行概述。如果该项目包含更详细的描述或代码，那么可能会涉及更具体的知识点，比如项目特定的框架或库（例如Bootstrap、Vue.js、React等）、前端开发中的API使用、数据库交互、服务器端编程等。由于没有更具体的信息，无法进一步深入探讨这些高级主题。
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【计算机组成原理深度解析】：华科经典课程的实战指南，助你迅速掌握设计精髓

# 摘要 本文对计算机系统的核心组成进行了深入探讨，包括CPU的设计与优化、存储系统的设计与实现以及输入输出系统与外围设备的工作原理。首先，介绍了CPU的基本结构、工作原理以及性能评估和优化策略。随后，重点分析了内存管理机制、高速缓存原理和磁盘存储系统，特别是固态硬盘技术的优势。最后，通过案例分析，讨论了计算机系统综合设计的方法论、问题诊断与解决以及跨学科视角下的系统集成。本文旨在为
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java正则表达式解析字符串，根据and或者or分隔字符串，and和or忽略大小写，解析结果直接得到分隔的结果列表

在Java中，你可以使用正则表达式配合`Pattern`和`Matcher`类来解析字符串。假设你有一个字符串，它是"key1 and key2 or key3", 其中关键词由"and"或"or"连接，并且我们想要忽略大小写，可以这样做： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class RegexParser { public static List<Stri
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LiberationSans字体：开源字体库的详细介绍

根据提供的信息，这里需要深入讲解的是关于“LiberationSans”这一字体的相关知识点。由于描述和标签提供的信息较少，以下内容将主要集中在LiberationSans字体的特性、用途以及与其他字体的关系等方面。 LiberationSans是一款开源字体，它是 Liberation 字体项目的产物。Liberation 字体项目旨在为开源环境提供一组自由使用的字体，以替代专有软件中的常用字体，从而解决专有字体无法在非专有操作系统上自由使用的限制问题。LiberationSans 字体专为显示文本来设计，它具有清晰、易读的特点，非常适合在各种屏幕和打印媒介上使用。 ### LiberationSans字体的特性： 1. **自由开源**：LiberationSans是自由开源的字体，遵循开源协议，任何个人和组织都可以在遵守该协议的前提下免费使用、修改和分发。 2. **视觉兼容性**：LiberationSans设计时考虑了与微软的Arial字体的视觉兼容性，这是因为Arial字体在Windows操作系统中广泛使用。因此，LiberationSans在很多文档和界面中可以作为Arial字体的免费替代品。 3. **字符集支持**：LiberationSans支持多种字符集，包括拉丁文、希腊文和西里尔字母，使其成为一个多语言支持字体。 4. **字重和字形多样性**：LiberationSans提供了多种字重，包括常规、粗体、斜体和粗斜体，这为用户提供了丰富的样式选择，以适应不同的显示和排版需求。 5. **比例和间距优化**：LiberationSans的字母比例和字符间距经过精细调整，以确保文本在不同的屏幕分辨率和打印尺寸上都有良好的阅读体验。 ### LiberationSans的用途： 1. **替代专有字体**：LiberationSans经常被用作替代Arial字体，特别是在Linux操作系统和一些开源软件中。 2. **网页设计**：由于其开源特性，LiberationSans也常用于网页设计中，尤其在那些优先使用开源资源的网站项目。 3. **文档和排版**：在创建文档和书籍时，LiberationSans可以作为无版权风险的字体被广泛应用于正文排版和标题设计。 4. **用户界面**：在开源操作系统如Linux及其各种发行版中，LiberationSans作为默认或可选字体广泛应用于用户界面的文字显示。 ### LiberationSans与其他字体的关系： - **Arial字体的替代**：由于LiberationSans与Arial的视觉兼容性，它在很多情况下作为Arial的免费替代品，尤其是在非Windows环境下。 - **Liberation字体系列**：LiberationSans是Liberation字体系列中的一个成员，这一系列包括了LiberationSerif和LiberationMono，分别对应衬线体和等宽字体，共同形成了一个完整的字体家族。 - **自由字体社区**：LiberationSans作为开源字体的一部分，推动了自由字体社区的发展。它鼓励更多的设计师和字体开发者参与到开源字体的创作和改进中。 总结而言，LiberationSans字体以其开源特性、视觉兼容性和多语言支持，在开源社区中扮演了重要角色。它不仅为开源操作系统和软件提供了一个高质量的字体选项，也成为了设计自由和共享理念的象征。尽管压缩包子文件的文件名称列表仅提供了一个数字“877”，这可能表明了该字体文件的版本或某种标识，但是具体信息不足，无法详细解读。然而，从LiberationSans字体本身出发，我们已经可以对其背景、特性和用途有全面的理解。
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【AT32F403A_AT32F407初探】：5分钟带你快速入门微控制器

# 摘要 本文详细介绍了AT32F403A/AT32F407微控制器的特性、硬件架构和软件开发环境搭建过程。首先概述了微控制器的核心特性、技术参数、电源管理和时钟系统，然后深入分析了内部和外部的内存与存储配置以及输入输出端口设计。在软件开发环境方面，文章提供了开发工具和固件库的准备方法，编程与调试工具的使用技巧以及高级编译优化策略。接着，本文通过基本编程实践，探讨