informative和normative的区别
时间: 2023-03-21 21:01:42 浏览: 527
"informative" 和 "normative" 是两个不同的词汇,它们之间有很大的区别。
"Informative" 意味着提供信息或描述情况,通常是描述现实情况的。这些信息可以是客观的,例如“每天有24小时”,也可以是主观的,例如“这部电影很有趣”。
相反,"normative" 强调规范或价值观,通常是对现实情况进行评价或建议的。这些规范可以是社会规范,例如“不应该欺负他人”,也可以是专业规范,例如“医生应该遵循医学伦理准则”。
总之,"informative" 描述事物,而 "normative" 评价事物。
相关问题
QMessageBox::informativeText()
QMessageBox::informativeText() 是一个 Qt 消息框类 QMessageBox 的静态成员函数,用于设置消息框的详细信息。它接受一个字符串参数,该字符串将成为消息框的详细信息。该函数通常与 QMessageBox::information() 函数一起使用,后者将消息框的图标设置为信息图标,并将详细信息设置为指定的字符串。例如:
```
QMessageBox::information(parent, "Title", "Message", QMessageBox::informativeText("Details"));
```
在这个例子中,将创建一个包含标题、消息和详细信息的消息框,详细信息将显示为“Details”字符串。
easy ensemble和balance cascade python
Easy Ensemble和Balance Cascade是两种集成学习算法,用于解决不平衡数据集的问题。在Python中,可以使用imblearn库来实现这两种算法。
1. Easy Ensemble
Easy Ensemble是一种基于Bagging的集成学习算法,它通过随机采样生成多个子集,在每个子集上训练一个分类器,最后将多个分类器的预测结果进行投票,得到最终的分类结果。与传统的Bagging不同的是,Easy Ensemble是针对不平衡数据集进行优化的,它通过对少数类样本进行重采样,使得每个子集中的少数类样本占比更高,从而提高分类器对少数类样本的识别能力。
在Python中,可以使用imblearn.ensemble模块中的EasyEnsembleClassifier类来实现Easy Ensemble算法。下面是一个简单的例子:
```python
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
# 生成不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
random_state=10)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10)
# 定义Easy Ensemble分类器
ee = EasyEnsembleClassifier(n_estimators=50)
# 训练模型
ee.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = ee.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
2. Balance Cascade
Balance Cascade是一种基于Boosting的集成学习算法,它通过迭代地训练多个分类器,每次训练都将前一轮分类器错误分类的少数类样本加入训练集中,从而逐步增加少数类样本的比例,提高分类器的识别能力。
在Python中,可以使用imblearn.ensemble模块中的BalanceCascade类来实现Balance Cascade算法。下面是一个简单的例子:
```python
from imblearn.ensemble import BalanceCascade
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
# 生成不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
random_state=10)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10)
# 定义Balance Cascade分类器
bc = BalanceCascade(n_estimators=50)
# 训练模型
bc.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = bc.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
以上是两种不平衡数据集处理方法的Python实现。
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