naivebayesclassifier中classify和pro_classify的不同
时间: 2024-01-29 11:02:49 浏览: 20
naivebayesclassifier中的classify函数是用于对一个输入的文本进行预测分类的函数,它的返回值为预测的分类标签。而pro_classify函数则是用于获取输入文本在各个分类标签下的概率值,返回值为一个包含所有分类标签及其对应概率值的字典。简单来说,classify函数直接返回预测的分类结果,而pro_classify函数则提供了各个分类标签的概率信息,可以进行更多的后续处理。
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SELECT tcy.type_name, 60 AS merchantId, tcs.classify_big_id, GROUP_CONCAT(DISTINCT tcs.big_sort) AS bigSort FROM tb_commodity_sort tcs LEFT JOIN tb_commodity_classify tcy ON tcy.id = tcs.classify_big_id WHERE tcs.merchant_id = 60 GROUP BY tcs.classify_big_id ORDER BY bigSort DESC 排序会失效
这个 SQL 查询语句中的 `ORDER BY bigSort DESC` 语句并不会失效,它会按照 `bigSort` 字段的降序排列结果集。但需要注意的是,在使用 `GROUP_CONCAT()` 函数进行分组聚合时,得到的 `bigSort` 字段是一个字符串类型的值,而不是一个整数类型的值。因此,排序结果会按照字符串的字典序进行排序,而不是按照数字大小进行排序。如果要按照数字大小进行排序,可以使用 `CAST()` 函数将字符串类型的 `bigSort` 转换为整数类型,例如:
```
SELECT tcy.type_name,
60 AS merchantId,
tcs.classify_big_id,
GROUP_CONCAT(DISTINCT tcs.big_sort ORDER BY CAST(tcs.big_sort AS UNSIGNED) DESC) AS bigSort
FROM tb_commodity_sort tcs
LEFT JOIN tb_commodity_classify tcy ON tcy.id = tcs.classify_big_id
WHERE tcs.merchant_id = 60
GROUP BY tcs.classify_big_id
ORDER BY CAST(bigSort AS UNSIGNED) DESC
```
这样就可以按照数字大小进行降序排序了。
SELECT GROUP_CONCAT(classify_name SEPARATOR '/') AS classify_namesm FROM sys_classify WHERE FIND_IN_SET( classify_id, ( SELECT concat(ancestors, ',', classify_id) FROM sys_classify WHERE classify_id = 274 ) ) > 0这个sql怎么优化
这个 SQL 可以通过以下几种方式进行优化:
1. 使用索引:可以为 sys_classify 表的 classify_id 和 ancestors 字段创建索引,以提高查询效率。
2. 减少子查询:可以将子查询中的 concat 函数替换为 join 操作,以减少查询时间。
3. 分页查询:如果查询结果集很大,可以使用分页查询来减少查询时间和内存消耗。
4. 优化查询语句:可以通过分析查询语句,对其进行优化,例如使用 EXPLAIN 命令查看查询计划,以找出潜在的性能问题。
以上是一些常见的 SQL 优化方法,具体优化方案需要根据实际情况进行调整。