f（90,EUR)等于-1.45%是什么含义

"f(90,EUR)"不是一个常见的外汇交易货币对，所以我无法对其进行解释。请提供更多的上下文信息以便我更好地回答您的问题。

另外，如果一个货币对的价格变动率为-1.45%，通常意味着该货币对的基础货币（第一个货币）相对于报价货币（第二个货币）贬值了1.45%。也可以理解为，如果您购买或持有该货币对，您的投资价值下降了1.45%。

相关问题

为什么要明确页岩气井EUR的主控因素

明确页岩气井EUR（经济可采储量）的主控因素是为了更好地评估和预测页岩气井的产能和盈利潜力。EUR是指在一个特定的时间范围内，从一个页岩气储层中可以经济有效地生产出的天然气量。了解主控因素可以帮助我们确定哪些因素对页岩气井产能的影响最大，从而优化开发策略和确定投资决策。

主控因素包括但不限于以下几点：
1. 储层特性：储层孔隙度、渗透率、孔隙连通性等影响气体流动性的因素会直接影响页岩气井的产能。
2. 页岩类型：不同类型的页岩具有不同的物理和化学特性，如有机质含量、有机质类型、成分等，这些特性会影响气体释放和储存能力。
3. 压裂技术：压裂操作的效果直接影响页岩气井产能。压裂液的组成、施工参数、压裂孔网密度等都会对产能产生影响。
4. 开发模式：页面气井的开发模式，包括井网布置、井距等，也会对产能产生影响。
5. 生产管理：合理的生产管理措施，如优化生产压降、减少水平井段长度等，也可以提高页岩气井的产能。

明确这些主控因素可以帮助开发者更好地了解页岩气井的潜力和限制，并制定出更有效的开发和管理策略。

输入的数据集是csv文件，五分类：EAS,SAS,EUR,SAS,AMR;;有1800个变量

非常感谢您提供的信息。为了实现您的需求，我们将按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和数据集。
2. 数据预处理：将目标变量编码为数字标签。
3. 特征选择：使用随机森林算法和One VS Rest分类策略进行特征选择。
4. 模型参数调整：调整随机森林的超参数，以获得更好的性能。
5. 进一步特征遴选：根据特征重要性进行进一步的特征选择。
6. 学习曲线绘制：使用十折交叉验证计算分类正确率，并绘制学习曲线。

以下是示例代码，您可以根据您的实际情况进行修改和调整：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import learning_curve, StratifiedKFold

# 1. 导入数据集
data = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 2. 数据预处理
label_encoder = LabelEncoder()
data["target"] = label_encoder.fit_transform(data["target"])

# 3. 特征选择
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]

model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X, y)

# 获取特征重要性
feature_importances = model.feature_importances_

# 根据特征重要性选择前k个特征
k = 100
top_k_features = X.columns[feature_importances.argsort()[-k:][::-1]]

# 4. 模型参数调整和进一步特征遴选
# 根据你的实际需求，可以使用GridSearchCV等方法进行模型参数调整和进一步特征遴选

# 5. 学习曲线绘制
cv = StratifiedKFold(n_splits=10)

train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
    model, X[top_k_features], y, cv=cv, scoring="accuracy", train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10)
)

# 计算平均准确率和标准差
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)

# 绘制学习曲线
plt.figure()
plt.title("Learning Curve")
plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.grid()

plt.fill_between(
    train_sizes,
    train_scores_mean - train_scores_std,
    train_scores_mean + train_scores_std,
    alpha=0.1,
    color="r",
)
plt.fill_between(
    train_sizes,
    test_scores_mean - test_scores_std,
    test_scores_mean + test_scores_std,
    alpha=0.1,
    color="g",
)
plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, "o-", color="r", label="Training score")
plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, "o-", color="g", label="Cross-validation score")

plt.legend(loc="best")
plt.show()

请记住，以上只是示例代码。您可能需要根据您的实际数据集和需求进行适当的修改。此外，特征选择和模型参数调整的结果可能因数据集和具体问题而异，您可能需要根据实际情况进行调整和优化。

希望这可以帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。