performance_test
时间: 2023-09-21 20:12:31 浏览: 56
performance_test是一个学习性能测试的课程或学习大纲。它涵盖了操作系统、通信网络及协议、Linux基础命令、Web服务及中间件、数据库、性能工具、硬件资源监控、JVM调优、监控工具和网站架构等方面的内容。性能测试主要是评估系统在不同负载下的性能表现,包括响应时间、并发用户数、TPS等指标。与功能测试不同,性能测试主要关注系统的性能瓶颈和稳定性,以确保系统在不同负载下的正常运行。
相关问题
解析 def learning_curve(self, depth, X_train, y_train, X_test, y_test): sizes = np.round(np.linspace(1, len(X_train), 50)) train_err = np.zeros(len(sizes)) test_err = np.zeros(len(sizes)) for i, s in enumerate(sizes): s = int(s) regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=depth) regressor.fit(X_train[:s], y_train[:s]) train_err[i] = self.performance_metric(y_train[:s], regressor.predict(X_train[:s])) test_err[i] = self.performance_metric(y_test, regressor.predict(X_test)) self.learning_curve_graph(depth, sizes, train_err, test_err)
这段代码实现了一个决策树回归器的学习曲线的绘制。输入参数包括决策树的最大深度depth,训练集X_train和y_train,测试集X_test和y_test。在函数内部,先生成一个包含50个元素的等差数列,表示训练集大小的变化范围,然后分别初始化训练误差和测试误差的数组。接下来进入循环,每次循环中根据当前训练集大小s,创建一个最大深度为depth的决策树回归器,然后使用前s个训练样本对其进行拟合,并计算训练误差和测试误差。最后,将训练误差和测试误差存入数组中。最后一行调用了一个名为learning_curve_graph的函数,用于绘制学习曲线图。
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features,prices,test_size=0.2,random_state = 0) from sklearn.metrics import r2_score def performance_metric(y_true, y_predict): score = r2_score(y_true,y_predict) return score score = performance_metric([3, -0.5, 2, 7, 4.2], [2.5, 0.0, 2.1, 7.8, 5.3]) print ("Model has a coefficient of determination, R^2, of {:.3f}.".format(score)) vs.ModelLearning(X_train, y_train) vs.ModelComplexity(X_train, y_train) from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor def fit_model2(X, y): best_estimator = None return best_estimator optimal_reg = fit_model(X_train, y_train) print ("Parameter 'max_depth' is {} for the optimal model.".format(optimal_reg.get_params()['max_depth']))
这段代码是用于训练决策树回归模型,并对模型进行性能评估和调参。
首先,使用train_test_split()函数将数据集features和prices划分为训练集和测试集,其中训练集占80%,测试集占20%。
然后,定义了一个名为performance_metric()的函数,用于计算决策树回归模型的性能。该函数使用R2评分作为性能指标,其中y_true表示真实值,y_predict表示模型预测值。在代码中,使用了一个样例来测试该函数的正确性。
接下来,使用ModelLearning()函数和ModelComplexity()函数可视化模型在训练集上的表现和不同参数取值下的性能,以便对模型进行调参。
然后,使用DecisionTreeRegressor()函数定义了一个决策树回归模型,并使用fit_model()函数对其进行训练,得到最优模型optimal_reg。
最后,使用get_params()函数获取optimal_reg的最优参数,并输出结果。需要注意的是,这段代码中的fit_model2()函数未定义,应该改为fit_model()函数。
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