np.arange(n_jobs)

np.arange(n_jobs)是一个numpy函数，用于创建一个数组，其中包含从0到n_jobs-1的连续整数。在这个上下文中，n_jobs是一个参数，用于指定并行运行的作业数量。[2]中的FeatureUnion函数中的n_jobs参数也是用于指定并行运行的作业数量。在这种情况下，np.arange(n_jobs)将创建一个包含从0到n_jobs-1的整数的数组。

相关问题

#寻参 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB param_grid = { "alpha":np.concatenate( [ np.arange(0.0001,0.001,0.0001), np.arange(0.001,0.01,0.001), np.arange(0.01,0.1,0.01), np.arange(0.1,1,0.1), np.arange(1,10,1), np.arange(10,100,5) ] ) } model = MultinomialNB() grid_cv_model = GridSearchCV(model,param_grid,n_jobs=-1,verbose=3,cv=3) grid_cv_model.fit(x_train_df,y_train)

这段代码是用来进行朴素贝叶斯模型的参数寻优的。具体来说，代码中：

- `GridSearchCV` 是一个网格搜索交叉验证工具，可以帮助我们自动寻找最优的模型参数。
- `MultinomialNB` 是朴素贝叶斯分类器的一种，代码中使用的就是这个分类器。
- `param_grid` 是一个字典类型，用来指定我们要进行参数寻优的参数及其取值范围。在这个例子中，我们对朴素贝叶斯分类器的超参数 alpha 进行调优，将其取值范围分成了6个区间，每个区间内的取值范围不同，共计调优了 113 个不同的参数组合。
- `model` 是我们要调优的模型，即朴素贝叶斯分类器。
- `n_jobs=-1` 表示使用所有的 CPU 核心来进行模型训练，加快运行速度。
- `verbose=3` 表示输出调参过程中的详细日志信息。
- `cv=3` 表示使用 3 折交叉验证来评估每个参数组合的性能。

def crossover(population): parent_1, parent_2 = random.sample(population, 2) child_1 = parent_1.copy() child_2 = parent_2.copy() factory_cutpoints = np.random.randint(1, num_jobs, size=num_factories) for f in range(num_factories): job_ids = np.arange(num_jobs) np.random.shuffle(job_ids) parent_1_jobs = set(parent_1[job_ids[:factory_cutpoints[f]]]) parent_2_jobs = set(parent_2[job_ids[factory_cutpoints[f]:]]) child_1_jobs = [job for job in child_1 if job not in parent_2_jobs] child_2_jobs = [job for job in child_2 if job not in parent_1_jobs] child_1_jobs.extend([job for job in parent_2 if job not in child_1_jobs]) child_2_jobs.extend([job for job in parent_1 if job not in child_2_jobs]) child_1[child_1 == f] = np.array([child_1_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) child_2[child_2 == f] = np.array([child_2_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) return child_1, child_2

这是一个遗传算法中的交叉操作函数，输入参数 population 是一个二维数组，每个元素都代表一个染色体，即工厂作业调度计划。函数返回两个子代染色体 child_1 和 child_2。具体操作是从 population 中随机选择两个染色体 parent_1 和 parent_2，然后按照随机生成的切割点 factory_cutpoints，将两个父代染色体进行切割。接着对每个工厂的切割部分进行基因交换，即将其中一个子代中属于另一个父代的基因替换掉，最终得到两个新的子代染色体。