ignored_params = list(map(id, model.classifier.parameters()))

这是一个 Python 代码片段，它使用 map() 函数和 id() 函数将 model.classifier.parameters() 中的每个元素转换为其对应的 id 值，并将结果存储在一个列表中。这个列表被称为 ignored_params，它可能被用于某些机器学习算法中的参数过滤操作。

相关问题

# -*- coding: UTF-8 -*- import unittest from unittest.mock import Mock class TestCustomer(unittest.TestCase): def test_login_true(self): from g6atm4.views.customer import Customer from g6atm4.models.dbutil import DbUtil customer = Customer() Customer.input_id = Mock() Customer.input_id.return_value = "111111" DbUtil.input_pin = Mock() DbUtil.input_pin.return_value = "222222" self.assertEqual(customer.login(), True, "账号密码匹配，登录ATM成功") def test_login_false(self): from g6atm4.views.customer import Customer from g6atm4.models.dbutil import DbUtil customer = Customer() Customer.input_id = Mock() Customer.input_id.return_value = "123456" DbUtil.input_pin = Mock() DbUtil.input_pin.return_value = "111111" self.assertEqual(customer.login(), False, "账号或密码错误，登录ATM失败") if __name__ == '__main__': unittest.main(argv=['first-arg-ignored'], exit=False)仿照这个，写一个存款测试代码

好的，这里是一个简单的 Python 代码示例，用于测试 ATM 存款的功能：

import unittest
from unittest.mock import Mock

# 导入要测试的类
from atm import ATM

class TestATM(unittest.TestCase):
    def test_deposit(self):
        atm = ATM()
        account_number = '1234567890'
        initial_balance = 5000
        deposit_amount = 1000
        expected_balance = initial_balance + deposit_amount
        
        # 模拟银行系统中的账户信息
        atm.bank_system.accounts[account_number] = Mock()
        atm.bank_system.accounts[account_number].balance = initial_balance

        # 模拟用户输入存款金额
        ATM.input_deposit_amount = Mock()
        ATM.input_deposit_amount.return_value = deposit_amount

        # 调用存款方法
        atm.deposit(account_number)

        # 验证存款后的账户余额是否正确
        self.assertEqual(atm.bank_system.accounts[account_number].balance, expected_balance)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这个代码示例使用 `unittest` 框架来测试 `ATM` 类中的 `deposit` 方法。在测试中，我们模拟了银行系统中的账户信息和用户输入的存款金额，然后调用 `deposit` 方法进行存款操作。最后，我们验证存款后的账户余额是否正确。你可以根据需要修改测试用例中的账户信息和存款金额。

feature_fraction is set=0.8, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.8

这是一个关于 XGBoost 模型参数的问题，feature_fraction 是控制每次迭代中随机选择特征的比例，而 colsample_bytree 则是控制每棵树随机选择特征的比例。由于 feature_fraction 已经被设置为 0.8，因此 colsample_bytree 的设置将被忽略，当前的 feature_fraction 值为 0.8。