gain和split
时间: 2024-03-28 22:32:24 浏览: 17
在Python中,join和split是用于字符串操作的两个常用方法。
1. join方法:join方法用于将一个可迭代对象中的字符串元素连接起来,形成一个新的字符串。具体用法如下:
```python
# 使用join方法连接字符串
list1 = ['Hello', 'World', '!']
result = ' '.join(list1)
print(result) # 输出:Hello World !
# 使用join方法连接字符串,并指定连接符
list2 = ['apple', 'banana', 'orange']
result = '-'.join(list2)
print(result) # 输出:apple-banana-orange
```
2. split方法:split方法用于将一个字符串按照指定的分隔符进行拆分,返回一个列表。具体用法如下:
```python
# 使用split方法拆分字符串
str1 = 'Hello World !'
result = str1.split()
print(result) # 输出:['Hello', 'World', '!']
# 使用split方法拆分字符串,并指定分隔符
str2 = 'apple-banana-orange'
result = str2.split('-')
print(result) # 输出:['apple', 'banana', 'orange']
```
相关问题
lightgbm变量split
lightgbm的变量分裂(variable splitting)是指在构建提升树(boosting tree)模型时,如何选择最佳的变量来进行分割。
在lightgbm中,变量的分裂是通过计算一个叫做增益(gain)的指标来进行的。增益是指使用某个变量进行分裂后,对模型性能的提升程度。具体的计算方法是,首先计算当前节点的指标(例如,均方误差或对数损失),然后计算使用某个变量进行分割后的新的指标。增益就是这两个指标的差值。
lightgbm会对每个变量计算增益,并选择增益最大的变量来进行分裂。这样可以确保在每个节点都选择最佳的变量来构建模型,从而提升模型的性能。
为了加快计算速度,lightgbm采用了一些优化策略来减少变量分裂的计算量。例如,lightgbm会对连续变量进行离散化处理,减少了可能的分割点的数量;同时,lightgbm还使用了直方图算法,对数据进行分桶处理,进一步减少了计算的复杂性。
总的来说,lightgbm的变量分裂是通过计算增益来选择最佳的变量。在计算增益时,lightgbm采用了一些优化策略来提高计算速度。这使得lightgbm在构建提升树模型时,能够快速、准确地选择最佳的变量进行分割,从而提升模型的性能。
用tensorflow写一段GAIN的代码
好的,以下是使用TensorFlow实现GAIN的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义GAIN模型
class GAIN:
def __init__(self, data_dim, gen_dim, mask_dim, d1_dim, d2_dim, alpha=100):
self.data_dim = data_dim
self.gen_dim = gen_dim
self.mask_dim = mask_dim
self.d1_dim = d1_dim
self.d2_dim = d2_dim
self.alpha = alpha
# 用于输入数据和掩码
self.M = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, data_dim])
self.X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, data_dim])
# 定义生成器网络
self.G = self.generator()
# 将输入数据与生成器网络的输出组合
self.X_m = tf.multiply(self.X, self.M)
self.G_m = tf.multiply(self.G, self.M)
self.D, self.D_logits = self.discriminator(tf.concat([self.X_m, self.G_m], axis=0))
# 切分判别器网络输出的结果
self.D_X, self.D_G = tf.split(self.D, 2)
self.D_X_logits, self.D_G_logits = tf.split(self.D_logits, 2)
# 计算损失函数
self.G_loss = tf.reduce_mean(self.alpha * tf.multiply(1 - self.M, tf.square(self.G - self.X)))
self.D_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(self.D_X) + tf.log(1 - self.D_G))
# 定义优化器
self.G_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(self.G_loss)
self.D_solver = tf.train.AdamOptimizer().minimize(self.D_loss)
# 定义生成器网络
def generator(self):
G_W1 = tf.Variable(tf.random_normal([self.data_dim + self.mask_dim, self.d1_dim], stddev=0.1))
G_b1 = tf.Variable(tf.zeros([self.d1_dim]))
G_W2 = tf.Variable(tf.random_normal([self.d1_dim, self.d2_dim], stddev=0.1))
G_b2 = tf.Variable(tf.zeros([self.d2_dim]))
G_W3 = tf.Variable(tf.random_normal([self.d2_dim, self.gen_dim], stddev=0.1))
G_b3 = tf.Variable(tf.zeros([self.gen_dim]))
G_theta = [G_W1, G_b1, G_W2, G_b2, G_W3, G_b3]
# 定义生成器网络的输入
Z = tf.concat([self.X, self.M], axis=1)
G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(Z, G_W1) + G_b1)
G_h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2)
G_prob = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(G_h2, G_W3) + G_b3)
return G_prob
# 定义判别器网络
def discriminator(self, X):
D_W1 = tf.Variable(tf.random_normal([self.data_dim * 2, self.d1_dim], stddev=0.1))
D_b1 = tf.Variable(tf.zeros([self.d1_dim]))
D_W2 = tf.Variable(tf.random_normal([self.d1_dim, self.d2_dim], stddev=
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