grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

时间: 2024-02-10 19:00:15 浏览: 161
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Grid Search Algorithm

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这段代码使用了scikit-learn中的GridSearchCV类，它可以帮助我们通过交叉验证来确定模型的最佳超参数配置。其中，参数estimator是我们要调参的模型，param_grid是一个字典，包含了我们要调整的超参数及其可能的取值，cv是交叉验证的折数。在执行GridSearchCV的fit方法后，它会在指定参数范围内搜索最佳的超参数配置，并返回一个具有最佳参数的已拟合模型。
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grid-search

产品概述模拟器 该项目模拟给定的电子商务商店后台产品列表概述。 开发要求 要使用此代码库，您将必须在本地计算机或容器中安装 ， >=12和 / 。 一旦安装了这些工具，就可以执行以下操作： 在本地控制台中，转到您喜欢的目录，然后输入git@github.com:gocanto/grid-search.git 。 接下来，您将可以CD进入新创建的目录，例如cd grid-search 。 现在，您可以键入以下命令以运行该应用程序。 npm install && npm run dev # to compile the app npm run watch # to compile the app and have an instant feedback while developping npm run hot # to allow for hot
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grid computing

Java 实现的云计算模型，代码，请查看

以下代码：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() # 定义参数空间 param_grid = {'max_samples': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)。出现以下问题：Invalid parameter max_samples for estimator DecisionTreeClassifier(max_depth=3, max_features=0.4). Check the list of available parameters with estimator.get_params().keys().。请对原代码进行修改，并注释修改的位置

clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) 其中，修改的地方为： 1. 在 DecisionTreeClassifier...

以下代码较长时间没能运行出结果，请进行优化并给出代码：from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='rbf', probability=True) tree = DecisionTreeClassifier() # 定义模型 bagging = BaggingClassifier(base_estimator=svc) # 定义参数空间 param_grid = { 'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 'base_estimator__gamma': [0.01, 0.1, 1, 10], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500] } # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

2. 使用随机搜索(RandomizedSearchCV)。随机搜索比网格搜索更高效，可以在较短的时间内搜索到良好的参数组合。可以通过设置n_iter参数来控制随机搜索的迭代次数。 3. 使用更快的分类器。SVC的训练时间较长，可以...

以下代码似乎出现了死循环，导致运行了30min也没有结果，请进行修改：from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 svc = SVC() bagging = BaggingClassifier(svc) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500], 'base_estimator__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10, 100], 'base_estimator__gamma': ['scale', 'auto', 0.1, 1, 10, 100]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) 这里修改了 BaggingClassifier() ...

请根据以下代码，补全并完成任务代码：作业：考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569（正样本212条，负样本357条） 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)， 自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show() #（1） from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型，添加参数 min_samples_leaf tree = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=1) # 定义参数空间 param_grid = {'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) #（2） from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() bagging = BaggingClassifier(tree) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

(3) 使用BaggingClassifier和SVC作为弱分类器，进行调...clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数...

优化这段代码Define hyperparameters to be tuned. param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2, 0.5], 'base_estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4]}

grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X, y) # 输出最佳参数组合和得分 print('Best parameters:', grid_search.best_params_) print('Best score:', grid_search.best_...

请在jupyter中，完成并补全以下任务代码：作业：考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569（正样本212条，负样本357条） 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)， 自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show()

clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) (2) 使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_...

GridSearchCV(estimator

, param_grid, cv=None, scoring=None, n_jobs=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan, return_train_score=False) The GridSearchCV function is a method for tuning hyperparameters of a ...

grid_search.best_score_这个分数是怎么算出来的代表什么，代码是讲解一下

grid_search = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(iris.data, iris.target) # 打印最佳参数组合和最佳得分 print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_) print...

model = tf.keras.Sequential([ keras.layers.Dense(17, activation='relu', input_shape=(17,)), keras.layers.Dense(13, activation='relu'), keras.layers.Dense(9, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])获取这个模型的最优参数

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和最佳得分 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) print(...

GridSearchCV(estimator = xgb()的用法

grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X, y) # 输出最佳参数组合和对应的得分 print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_) print(...

优化代码# GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.grid_scores_,grid_gbdt.best_params_, grid_gbdt.best_score_，一直运行无法显示结果

print(grid_gbdt.cv_results_) print(grid_gbdt.best_params_) print(grid_gbdt.best_score_) 这样就可以输出网格搜索的结果、最佳参数和最佳得分了。如果仍然无法显示结果，可能是因为您的数据集太大或参数...

优化代码 增加参数搜索的步长或者减少搜索范围 # GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.best_score_

param_grid=parameters, cv=10, scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 print("最优参数：", grid_gbdt.best_params_) print("最优模型：", grid_gbdt.best_estimator_) print("最优...

def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

这段代码使用Keras库建立了一个LSTM模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。 具体来说，该模型包含两个LSTM层和一个Dense层。其中第一个LSTM层的输出...因此在使用GridSearchCV时，需要将grid_model作为参数传入。

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

svc_grid_search = GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=param_grid_svc, cv=cvx, scoring=scoring, verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) # Logistic Regression模型...

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import make_classification # 定义参数字典和 MLPClassifier 模型 param_grid = { 'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,)], 'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],#激活函数 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], } model52 = MLPClassifier(random_state=42) # 进行网格搜索和交叉验证 grid_search5 = GridSearchCV(estimator=model52, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search5.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) # 输出最优参数和最优得分 print('Best parameters: ', grid_search5.best_params_) print('Best score: ', grid_search5.best_score_)修改代码中的学习率和迭代次数

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X, y) print('Best parameters: ', grid_search.best_params_) print('Best score: ', grid_search.best_score_) ...
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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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自动化缺失值处理脚本编写

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