纠正代码：trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited) y_pred = rfc.predict_proba(X_test) # 计算AUC值 auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, y_pred) # 输出AUC值 print('测试集AUC值为：', auc)

时间: 2024-04-27 13:22:29 浏览: 165
trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1', 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2', 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon', 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year', 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year','CEOid','CEO_turnover_N','year', 'Firmid','appo_year'], axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1', 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2', 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon', 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year', 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year','CEOid','CEO_turnover_N','year', 'Firmid','appo_year'], axis=1) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited) y_pred = rfc.predict_proba(X_test)[:, 1] # 计算AUC值时需要使用预测结果的概率值而不是预测结果本身 from sklearn.metrics import roc_auc_score auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, y_pred) # 计算AUC值 print('测试集AUC值为：', auc) # 输出AUC值
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testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_...

纠正这段代码：trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=1) history = model.fit(X_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(y_train_forced_turnover_nolimited), callbacks=[early_stopping, model_checkpoint]) model.load_weights('model.h5') pred = model.predict(X_test) auc = roc_auc_score(test.iloc[:, -1], pred) print('Testing AUC:', auc)

testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1', 'm3_P...

trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) # 定义模型参数 input_dim = X.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和验证集 X_train, X_val = X[train_index], X[test_index] y_train, y_val = y[train_index], y[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

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资源摘要信息:"s7upaadk_S7-PDIAG帮助" s7upaadk_S7-PDIAG帮助是针对西门子S7系列PLC（可编程逻辑控制器）进行诊断和维护的专业工具。S7-PDIAG是西门子提供的诊断软件包，能够帮助工程师和技术人员有效地检测和解决S7 PLC系统中出现的问题。它提供了一系列的诊断功能，包括但不限于错误诊断、性能分析、系统状态监控以及远程访问等。 S7-PDIAG软件广泛应用于自动化领域中，尤其在工业控制系统中扮演着重要角色。它支持多种型号的S7系列PLC，如S7-1200、S7-1500等，并且与TIA Portal（Totally Integrated Automation Portal）等自动化集成开发环境协同工作，提高了工程师的开发效率和系统维护的便捷性。 该压缩包文件包含两个关键文件，一个是“快速接线模块.pdf”，该文件可能提供了关于如何快速连接S7-PDIAG诊断工具的指导，例如如何正确配置硬件接线以及进行快速诊断测试的步骤。另一个文件是“s7upaadk_S7-PDIAG帮助.chm”，这是一个已编译的HTML帮助文件，它包含了详细的操作说明、故障排除指南、软件更新信息以及技术支持资源等。 了解S7-PDIAG及其相关工具的使用，对于任何负责西门子自动化系统维护的专业人士都是至关重要的。使用这款工具，工程师可以迅速定位问题所在，从而减少系统停机时间，确保生产的连续性和效率。 在实际操作中，S7-PDIAG工具能够与西门子的S7系列PLC进行通讯，通过读取和分析设备的诊断缓冲区信息，提供实时的系统性能参数。用户可以通过它监控PLC的运行状态，分析程序的执行流程，甚至远程访问PLC进行维护和升级。 另外，该帮助文件可能还提供了与其他产品的技术资料下载链接，这意味着用户可以通过S7-PDIAG获得一系列扩展支持。例如，用户可能需要下载与S7-PDIAG配套的软件更新或补丁，或者是需要更多高级功能的第三方工具。这些资源的下载能够进一步提升工程师解决复杂问题的能力。 在实践中，熟练掌握S7-PDIAG的使用技巧是提升西门子PLC系统维护效率的关键。这要求工程师不仅要有扎实的理论基础，还需要通过实践不断积累经验。此外，了解与S7-PDIAG相关的软件和硬件产品的技术文档，对确保自动化系统的稳定运行同样不可或缺。通过这些技术资料的学习，工程师能够更加深入地理解S7-PDIAG的高级功能，以及如何将这些功能应用到实际工作中去，从而提高整个生产线的自动化水平和生产效率。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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CC-LINK远程IO模块AJ65SBTB1现场应用指南：常见问题快速解决

# 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种工业通信技术，为自动化和控制系统提供了高效的数据交换和设备管理能力。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基础知识，接着详细介绍了其安装与配置流程，包括硬件的物理连接和系统集成要求，以及软件的参数设置与优化。为应对潜在的故障问题，本文还提供了故障诊断与排除的方法，并探讨了故障解决的实践案例。在高级应用方面，文中讲述了如何进行编程与控制，以及如何实现系统扩展与集成。最后，本文强调了CC-LINK远程IO模块的维护与管理的重要性，并对未来技术发展趋势进行了展望。 # 关键字 CC-LINK远程IO模块；系统集成；故障诊断；性能优化；编程与控制；维护
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python 画一个进度条

在Python中，你可以使用`tkinter`库来创建一个简单的进度条。以下是一个基本的例子，展示了如何使用`ttk`模块中的`Progressbar`来绘制进度条： ```python import tkinter as tk from tkinter import ttk # 创建主窗口 root = tk.Tk() # 设置进度条范围 max_value = 100 # 初始化进度条 progress_bar = ttk.Progressbar(root, orient='horizontal', length=200, mode='determinate', maximum=m
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Nginx 1.19.0版本Windows服务器部署指南

资源摘要信息:"nginx-1.19.0-windows.zip" 1. Nginx概念及应用领域 Nginx（发音为“engine-x”）是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一款IMAP/POP3/SMTP服务器。它以开源的形式发布，在BSD许可证下运行，这使得它可以在遵守BSD协议的前提下自由地使用、修改和分发。Nginx特别适合于作为静态内容的服务器，也可以作为反向代理服务器用来负载均衡、HTTP缓存、Web和反向代理等多种功能。 2. Nginx的主要特点 Nginx的一个显著特点是它的轻量级设计，这意味着它占用的系统资源非常少，包括CPU和内存。这使得Nginx成为在物理资源有限的环境下（如虚拟主机和云服务）的理想选择。Nginx支持高并发，其内部采用的是多进程模型，以及高效的事件驱动架构，能够处理大量的并发连接，这一点在需要支持大量用户访问的网站中尤其重要。正因为这些特点，Nginx在中国大陆的许多大型网站中得到了应用，包括百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等，这些网站的高访问量正好需要Nginx来提供高效的处理。 3. Nginx的技术优势 Nginx的另一个技术优势是其配置的灵活性和简单性。Nginx的配置文件通常很小，结构清晰，易于理解，使得即使是初学者也能较快上手。它支持模块化的设计，可以根据需要加载不同的功能模块，提供了很高的可扩展性。此外，Nginx的稳定性和可靠性也得到了业界的认可，它可以在长时间运行中维持高效率和稳定性。 4. Nginx的版本信息 本次提供的资源是Nginx的1.19.0版本，该版本属于较新的稳定版。在版本迭代中，Nginx持续改进性能和功能，修复发现的问题，并添加新的特性。开发团队会根据实际的使用情况和用户反馈，定期更新和发布新版本，以保持Nginx在服务器软件领域的竞争力。 5. Nginx在Windows平台的应用 Nginx的Windows版本支持在Windows操作系统上运行。虽然Nginx最初是为类Unix系统设计的，但随着版本的更新，对Windows平台的支持也越来越完善。Windows版本的Nginx可以为Windows用户提供同样的高性能、高并发以及稳定性，使其可以构建跨平台的Web解决方案。同时，这也意味着开发者可以在开发环境中使用熟悉的Windows系统来测试和开发Nginx。 6. 压缩包文件名称解析 压缩包文件名称为"nginx-1.19.0-windows.zip"，这表明了压缩包的内容是Nginx的Windows版本，且版本号为1.19.0。该文件包含了运行Nginx服务器所需的所有文件和配置，用户解压后即可进行安装和配置。文件名称简洁明了，有助于用户识别和确认版本信息，方便根据需要下载和使用。 7. Nginx在中国大陆的应用实例 Nginx在中国大陆的广泛使用，证明了其在实际部署中的卓越表现。这包括但不限于百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等大型互联网公司。这些网站的高访问量要求服务器能够处理数以百万计的并发请求，而Nginx正是凭借其出色的性能和稳定性满足了这一需求。这些大型网站的使用案例为Nginx带来了良好的口碑，同时也证明了Nginx作为一款服务器软件的领先地位。 总结以上信息，Nginx-1.19.0-windows.zip是一个适用于Windows操作系统的Nginx服务器软件压缩包，提供了高性能的Web服务和反向代理功能，并被广泛应用于中国大陆的大型互联网企业中。用户在使用该压缩包时，可以期待一个稳定、高效且易于配置的服务器环境。