df = pd.DataFrame() df['model'] = model df['Roc_auc'] = roc_auc df['train_score'] = train_score df['test_score'] = test_score df Out[74]: model Roc_auc train_score test_score 0 DecisionTree 0.832536 0.982522 0.844444 1 KNeighbors 0.661085 0.717853 0.700000

时间: 2024-03-04 07:53:27 浏览: 79
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df.rank & pd.pivot_table & pd.read_excel & df添加行 &调整df行列顺序(reindex再理解）

这段代码中，首先创建了一个空的DataFrame对象，然后将模型、ROC曲线下面积，训练集得分和测试集得分分别作为数据列添加到DataFrame中。最后，通过打印输出DataFrame，展示了所有模型在不同评价指标下的表现情况，包括在训练集和测试集上的得分以及使用ROC曲线下面积作为评价指标的预测结果。从输出结果可以看出，DecisionTree模型在所有指标下的表现均优于KNeighbors模型。
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# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

要打印AUC图，可以使用roc_curve函数获取ROC曲线的参数，然后使用matplotlib库绘制曲线。具体代码如下： # 计算ROC曲线参数 fpr_dtc, tpr_dtc, thresholds_dtc = roc_curve(y_test, y_pred_dtc) fpr_pruned...

# 导入模块 import prettytable as pt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score, f1_score from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 创建表格对象 table = pt.PrettyTable() # 设置表格的列名 table.field_names = ["acc", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"] # 循环添加数据 # 20个随机状态 for i in range(1): # # GBDT GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, min_samples_leaf=14, min_samples_split=6, max_depth=10, random_state=i, n_estimators=267 ) # GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=142,min_samples_leaf=80,min_samples_split=296,max_depth=7 , max_features='sqrt', random_state=66 # ) GBDT.fit(train_x, train_y) y_pred = GBDT.predict(test_x) # y_predprob = GBDT.predict_proba(test_x) print(y_pred) print('AUC Score:%.4g' % metrics.roc_auc_score(test_y.values, y_pred)) # print('AUC Score (test): %f' %metrics.roc_auc_score(test_y.values,y_predprob[:,1])) accuracy = GBDT.score(val_x, val_y) accuracy1 = GBDT.score(test_x, test_y) print("GBDT最终精确度：{},{}".format(accuracy, accuracy1)) y_predict3 = GBDT.predict(test_x) get_score(test_y, y_predict3, model_name='GBDT') acc = accuracy_score(test_y, y_predict3) # 准确率 prec = precision_score(test_y, y_predict3) # 精确率 recall = recall_score(test_y, y_predict3) # 召回率 f1 = f1_score(test_y, y_predict3) # F1 fpr, tpr, thersholds = roc_curve(test_y, y_predict3) roc_auc = auc(fpr, tpr) data1 = acc data2 = prec data3 = recall data4 = f1 data5 = roc_auc # 将数据添加到表格中 table.add_row([data1, data2, data3, data4, data5]) print(table) import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(list(table), columns=["acc","prec","recall","f1","roc_auc"]) # 将DataFrame写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save()，出现上面的错误怎样更正

根据错误提示可以看出是因为缺少了sklearn库中的metrics模块，需要在开头添加如下代码： python ...另外，在代码中出现了get_score函数的调用，但是并没有定义该函数，需要先定义该函数再进行调用。

翻译这段代码:print("start：") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult：",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

打印 "start："，并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证，其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集，使用...将所有测试集的预测结果取平均值作为最终预测结果，并将其存储在 DataFrame 中。最后打印出总运行时间。

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

"cut_roc" 函数接受两个参数：一个 DataFrame 对象 "df_merge" 和一个布尔类型参数 "save_png"。函数首先会输出一个字符串 "processing" 和一个表示图片名称的字符串 "save_png"。然后定义了三个空列表 "tprs"、...

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap.TreeExplainer(models[model_index]) shap_values = explainer.shap_values(x) # 绘制bar plot shap.summary_plot(shap_values, x, plot_type="bar") # ...

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8)

这段代码定义了一个名为 "roc_234" 的函数，其中包含了另一个名为 "cut_roc" 的函数。函数的作用是生成 ROC 曲线图。 具体解释如下： python def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): # 定义了一个...

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

这段代码是在使用mol2vec方法...其中，使用了word2vec模型对分子进行编码，得到分子的mol2vec特征，将其与之前提取的化学描述符特征进行合并，并使用ROC曲线和AUC值进行模型性能评估。请问你还有什么问题需要我解答吗？

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

11. from sklearn.metrics import roc_curve, auc: 从sklearn模块中导入ROC曲线和AUC值的计算方法。 12. data = pd.read_csv('newdate.csv'): 使用pandas模块中的read_csv方法读取名为newdate.csv的数据文件，并...

分析每一行代码，讲述一下这些代码的流程，并且具体的解释每个函数的作用：from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib BP = MLPClassifier(solver='adam',activation = 'relu',max_iter = 1000,alpha = 1e-3,hidden_layer_sizes = (64,32, 32),random_state = 1) BP.fit(train_X, train_y) y_pred_after = BP.predict(val_X) scores_BP = [] scores_BP.append(precision_score(val_y, y_pred_after)) scores_BP.append(recall_score(val_y, y_pred_after)) confusion_matrix_BP = confusion_matrix(val_y,y_pred_after) f1_score_BP = f1_score(val_y, y_pred_after,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_BP = BP.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_BP, recall_BP, thresholds = roc_curve(val_y, predictions_log[:,1],pos_label=1) area_BP = auc(FPR_BP,recall_BP) print(area_BP) print('BP模型结果：\n') print(pd.DataFrame(columns=['预测值=1','预测值=0'],index=['真实值=1','真实值=0'],data=confusion_matrix_XGB_after))#混淆矩阵 print("f1值:"+str(f1_score_BP)) print("精确度和召回率:"+str(scores_BP))

然后，创建一个MLP分类器BP，并使用train_X和train_y训练数据来训练模型。接着，使用val_X数据集对模型性能进行评估，计算预测值y_pred_after以及各种分类指标的值，例如准确率、召回率、混淆矩阵和F1得分。最后，...

pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() PCA_data = pd.DataFrame(newX, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3', 'PC4', 'PC5', 'PC6', 'PC7']) correlation_matrix = PCA_data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show() 上述代码是对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率， 并计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来，请在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：划分训练集测试集，使用前六个主成分作为自变量训练逻辑回归模型。显示模型预测的准确率，显示模型的混淆矩阵，试着画出ROC曲线。

from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score import matplotlib.pyplot as plt fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) plt.plot(fpr, tpr) plt.plot([0, 1], [0, ...

解释这段代码def get_measures_gridloo(label, score): label = np.array(label) score = np.array(score) N = len(label) TP = sum((label == 1) & (score == 1)) TN = sum((label == 0) & (score == 0)) FP = sum((label == 0) & (score == 1)) FN = sum((label == 1) & (score == 0)) # init all measures to nan measures = {measure: float("nan") for measure in ("Sen", "Spe", "Acc", "PPV", "NPV", "MCC","AUC")} measures["TP"] = TP measures["TN"] = TN measures["FP"] = FP measures["FN"] = FN S = (TP + FN) / N P = (TP + FP) / N if (TP + FN) > 0: #recall measures["Sen"] = round(TP/(TP+FN), 4) if (TN + FP) > 0: measures["Spe"] = round(TN/(TN+FP), 4) if (TP + FP + FN + TN) > 0: measures["Acc"] = round((TP+TN)/(TP+FP+FN+TN), 4) if (TP + FP) > 0: #precision measures["PPV"] = round(TP/(TP+FP), 4) if (TN + FN) > 0: measures["NPV"] = round(TN/(TN+FN), 4) if (2*TP+FP+FN) > 0: measures["F1"] = round((2*TP)/(2*TP+FP+FN), 4) measures["AUC"]= roc_auc_score(label, score) return pd.DataFrame([measures], columns=["TP", "TN", "FP", "FN", "Sen", "Spe", "Acc", "PPV", "NPV", "F1","AUC"])

这段代码是一个计算分类模型评估指标的函数。下面是每个变量的解释和计算过程： - label：真实的分类标签数据 - score：模型预测的...最后，计算AUC（曲线下面积）得分，并将所有指标存储在一个DataFrame中返回。
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train_df[6] = pd.to_numeric(train_df[6], errors='coerce') train_df[5] = pd.to_numeric(train_df[5], errors='coerce') train_df[2] = pd.to_numeric(train_df[2], errors='coerce') train_df[4] = pd.to_...
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# 1. 机器学习中的统计基础 在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了理解大数据的关键途径。在这一章节中，我们将探索机器学习与统计学之间密不可分的关系，重点介绍统计学在机器学习中的核心地位及其应用。我们将从最基本的统计概念入手，为读者建立起机器学习中的统计基础。 ## 1.1 统计学的核心概念 统计学为我们提供了一套强大的工具，用以描述、分析以及从数据中得出结论。核心概念包括均值、方差、标准差等描述性统计指标，它们是理解数据集基本特征的关键。 ## 1.2 统计推断基础 统计推断是建立在概率论基础上的，允许我们在有限的数据样本上做出关于整体的结论。我们将解释置信区间和假设检验等基本概念
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基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

基于KNN（K-Nearest Neighbors，最近邻算法）实现摄像头实时抓取图像并识别0-9数字的Python代码需要几个步骤，包括数据预处理、训练模型和实际应用。这里是一个简化版本的示例： ```python # 导入必要的库 import cv2 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # 数据预处理：假设你已经有一个包含手写数字的训练集 # 这里只是一个简化的例子，实际情况下你需要一个完整的图像数据集 # X_train (特征矩阵) 和 y_train (标签) X_train
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易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

资源摘要信息:"文件批量改名工具-易语言"是一个专门用于批量修改文件名的软件工具，它采用的编程语言是“易语言”，该语言是为中文用户设计的，其特点是使用中文作为编程关键字，使得中文用户能够更加容易地编写程序代码。该工具在用户界面上使用了Ex_Dui库进行美化，Ex_Dui是一个基于易语言开发的UI界面库，能够让开发的应用程序界面更美观、更具有现代感，增加了用户体验的舒适度。 【易语言知识点】: 易语言是一种简单易学的编程语言，特别适合没有编程基础的初学者。它采用了全中文的关键字和语法结构，支持面向对象的编程方式。易语言支持Windows平台的应用开发，并且可以轻松调用Windows API，实现复杂的功能。易语言的开发环境提供了丰富的组件和模块，使得开发各种应用程序变得更加高效。 【Ex_Dui知识点】: Ex_Dui是一个专为易语言设计的UI（用户界面）库，它为易语言开发的应用程序提供了大量的预制控件和风格，允许开发者快速地制作出外观漂亮、操作流畅的界面。使用Ex_Dui库可以避免编写繁琐的界面绘制代码，提高开发效率，同时使得最终的软件产品能够更加吸引用户。 【开源大赛知识点】: 2019开源大赛（第四届）是指在2019年举行的第四届开源软件开发竞赛活动。这类活动通常由开源社区或相关组织举办，旨在鼓励开发者贡献开源项目，推广开源文化和技术交流，提高软件开发的透明度和协作性。参与开源大赛的作品往往需要遵循开放源代码的许可协议，允许其他开发者自由使用、修改和分发代码。 【压缩包子文件的文件名称列表知识点】: 文件名称列表中包含了几个关键文件： - libexdui.dll：这显然是一个动态链接库文件，即DLL文件，它是由Ex_Dui库提供的，用于提供程序运行时所需的库函数和资源。DLL文件可以让程序调用相应的函数，实现特定的功能。 - 文件批量改名工具.e：这可能是易语言编写的主程序文件，带有.e扩展名，表明它是一个易语言源代码文件。 - Default.ext：这个文件名没有给出具体扩展名，可能是一个配置文件或默认设置文件，用户可以通过修改它来自定义软件的行为。 - Source：这可能是一个包含易语言源代码的目录，里面应该包含了文件批量改名工具的源代码，供开发者阅读和学习。 - Res：这个目录通常用于存放资源文件，如图形、声音等。在易语言项目中，Res目录下可能存放了程序运行所需的各种资源文件。 通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析，我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程，并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中，是开发者为用户提供的一个实用工具，用于提高处理文件时的效率。
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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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【机器学习预测区间入门】：从概念到实现

![【机器学习预测区间入门】：从概念到实现](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6158c68b161eeaac6798855e68661dc2.png) # 1. 机器学习预测区间的概念理解 在数据科学和机器学习中，预测区间是衡量模型预测不确定性和精确性的重要工具。**预测区间**是一个围绕预测值的范围，它提供了一个概率区间，旨在包含未来观测值的概率，表明模型预测的可信度。 预测区间的概念易于理解，比如在天气预报中，预报员会给出一个温度预测范围，而不是单一的数字，这个范围就是一种预测区间。它表明了在一定置信水平下，未来观测值可能落在的区间内。
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如何修改QSpinBox的文字颜色？

在PyQt5中，你可以使用`setFontColor()`方法来修改QSpinBox内文字的颜色。下面是一个示例，展示了如何将QSpinBox的文字颜色改为红色： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QSpinBox from PyQt5.QtGui import QColor, QFont app = QApplication([]) # 创建一个QSpinBox实例 spin_box = QSpinBox() # 创建一个字体对象，并设置颜色 font = QFont() font