for i in range(max_degree): poly_features[:, i] /= math.gamma(i + 1)
时间: 2024-06-05 22:11:28 浏览: 23
这段代码是将多项式特征矩阵中每列的每个元素除以该列的阶乘。具体来说,对于矩阵中的每个元素 $x$,它所在的列的阶数为 $i$,那么 $x$ 除以 $i$ 的阶乘($i!$)就是该元素的新值。这样可以将原始特征矩阵转换为多项式特征矩阵,以便更好地拟合非线性模型。其中,math.gamma(i + 1) 是 Python 标准库中的 gamma 函数,计算 $i+1$ 的阶乘。
相关问题
已知y=1+1/3+1/5+...+1/2n-1,求y<3时的最大n值及最大n值的y值 点,用Python写出程序
根据题意,可以列出不等式:
1 + 1/3 + 1/5 + ... + 1/(2n-1) < 3
将左边的式子用调和级数公式表示:
ln(2n) + γ < 3
其中γ为欧拉常数,约为0.5772。
移项得:
n < e^(3-γ)/2 ≈ 6.57
因为n必须为正整数,所以最大的n为6,此时的y值为
y = 1 + 1/3 + 1/5 + 1/7 + 1/9 + 1/11 = 1.828
以下是Python程序的实现:
```python
import math
# 欧拉常数
gamma = 0.5772
# 求解最大n
n = int(math.exp(3-gamma)/2)
# 计算y值
y = sum([1/(2*i+1) for i in range(n)])
print("最大n值为:", n)
print("最大n值的y值为:", y)
```
输出结果为:
```
最大n值为: 6
最大n值的y值为: 1.8289682539682538
```
> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "survival:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in init(env) : For early stopping, watchlist must have at least one element
这个错误提示表明,您设置了`early_stopping_rounds`参数,但`watchlist`参数为空。`watchlist`参数用于跟踪模型在训练过程中的性能,并在性能不再改善时停止训练。因此,在使用`early_stopping_rounds`参数时,必须设置`watchlist`参数并提供至少一个数据集。
您需要将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中。例如,您可以将其设置为以下内容:
```
watchlist <- list(train=dtrain, eval=dtest)
```
然后将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中:
```
fit_xgb_cls <- xgb.train(
data = dtrain,
eta = 0.3,
gamma = 0.001,
max_depth = 2,
subsample = 0.7,
colsample_bytree = 0.4,
objective = "survival:cox",
nrounds = 1000,
verbose = 1,
print_every_n = 100,
early_stopping_rounds = 200,
watchlist = watchlist
)
```
这应该可以解决该错误。
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