select count(*) FROM xgb_order_products op LEFT JOIN xgb_orders o ON o.order_id=op.order_id left join xgb_order_after_sales oas on op.order_id = oas.order_id where (op.all_refund = 0 or (oas.type = 2 and oas.status = 5) and o.status = 4 and op.is_comment = 0 and o.user_id = 492740 and op.is_gift = 0

这是一个有效的 SQL 查询语句，它的作用是统计满足一定条件的订单商品数量。该查询语句的条件如下：

- 订单商品表 xgb_order_products 中的 all_refund 字段等于 0；
- 订单表 xgb_orders 中的 status 等于 4，user_id 等于 492740；
- 订单商品表 xgb_order_products 中的 is_comment 字段等于 0，is_gift 字段等于 0；
- 订单售后表 xgb_order_after_sales 中的 type 等于 2，status 等于 5。

该查询语句可以根据你的具体需求进行修改。

相关问题

xgb_reg = XGBRegressor(**xgb_params) xgb_reg.fit(x_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_set=[(x_val, y_val)], verbose=False) val_loss = xgb_reg.evals_result()['validation_0']['rmse'][-1] return val_loss

看起来这是一个使用XGBoost库进行回归训练的函数，函数的输入包括训练数据集x_train和y_train，以及验证数据集x_val和y_val。函数中使用了XGBRegressor类初始化模型，通过指定超参数xgb_params来进行训练，并使用early_stopping_rounds参数进行早停。最后，将验证集上的均方根误差rmse作为函数的输出返回。

xgb_classifier = XGBClassifier() label_encoder = LabelEncoder() label_encoder.fit(train_labels) train_labels_encoded = label_encoder.transform(train_labels) test_labels_encoded = label_encoder.transform(test_labels) xgb_classifier.fit(feature_matrix, train_labels_encoded) xgb_pred = xgb_classifier.predict(test_tfidf) xgb_acc = accuracy(labels_true=test_labels, labels_pred=xgb_pred) micro_F1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='micro') macro_f1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='macro') print("XGBoost分类准确率: %.4f, micro_F1: %.4f, macro_f1值: %.4f" % (xgb_acc, micro_F1, macro_f1))代码翻译

这段代码使用了XGBoost分类器进行分类任务。首先创建了一个XGBClassifier对象，然后采用LabelEncoder进行标签的编码。训练数据的标签通过label_encoder进行编码，测试数据的标签也同样进行编码。接着将特征矩阵和训练标签数据传入xgb_classifier进行训练。使用训练好的模型对测试数据的tf-idf矩阵进行预测，得到了xgb_pred。通过accuracy函数计算分类器的准确率(xgb_acc)，并使用f1_score函数计算了micro_f1和macro_f1值。最后输出了分类准确率、micro_f1和macro_f1值。