要求：有3个线程，即 studentl、student2 和 teacher。其中 studentl 准备睡10分钟后再开始上课；student2 淮备睡1小时后再开始上课;teacher 在输出 了句“上课！”后砂醒休眠的线程 studentI,studentI 被吵醒后再负 责吵醒休眠的线程 student2。

从原始数据中提取新的特征，以提高模型的预测能力和泛化能力。

（好的，您的问题是关于多线程编程的。下面是一个可能的实现，其中使用了Python中的Threading库来创建线程：

import threading
import time

# 线程 student1
def student1():
3）特征变换

对特征进行变换，如将连续型特征离散化、对特征进行多项式扩展等操作，以提高模型的预测能力和泛化能力。

3.模型训    print("student1: 睡觉中...")
    time.sleep(10)  # 睡10分钟
    print("student1: 起床了！")

# 线程 student2
def student2():
    print("student2: 睡觉中...")
    time.sleep(60练

采用xgboost算法进行财务舞弊行为的识别。xgboost是一种高效的)  # 睡1小时
    print("student2: 起床了！")

# 线程 teacher
def teacher():
    print("梯度提升树算法，具有较高的准确性和泛化能力。模型训练包括模teacher: 上课！")
    student1_thread = threading.Thread(target=student1)
    student1_thread.start()
    student1_thread.join型建立、模型调参和模型评估三个步骤。

（1）模型建立

根据财()  # 等待 student1 线程结束
    student2_thread = threading.Thread(target=student2)
    student2_thread.start()

务报表数据构建财务舞弊行为识别模型，将模型建立为梯度提升树模# 主程序
if __name__ == '__main__':
    teacher_thread = threading.Thread(target=teacher)
    teacher_thread.start()

型。

（2）模型调参

调整模型的超参数，如树的深度、学习率等，在这个程序中，创建了三个线程 `student1`、`student2` 和 `teacher`，分别代表学生1、学生2和老师。首先，`teacher` 线程会输出一句话“上课！”以提高模型的泛化能力。

（3）模型评估

对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标，以评估模型的预测能力和泛化能力并创建 `student1` 线程。`student1` 线程会睡眠10分钟后被唤醒，然后 `teacher。

五、实验结果

本文采用了上市公司的财务报表数据进行实验，并将实验结果` 线程创建 `student2` 线程并启动它。最终，所有线程都会执行完毕。

注意，与其他常用的机器学习算法进行比较。实验结果表明，基于xgboost算法的这个程序只是一种可能的实现方式，具体实现可能会因不同的需求而有所不同。