Mettler Toledo IND246用户操作手册

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0 下载量 100 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 8.05MB ZIP 举报
资源摘要信息:"IND246操作手册是由Mettler Toledo公司编写,为用户提供了关于IND246型号产品的详细使用指南。Mettler Toledo是一家国际知名的精密仪器和设备制造商,其产品广泛应用于化学、制药、食品和工业等众多领域。IND246作为其中的一款产品,很可能是用于质量控制、称重或物料搬运的一款高精度设备。 手册标题“MAN_UG_IND246_EN_manual_MantoMan_IND246_UG_MettlerToledo_”暗示了这本操作手册是英文版的,用户手册(Manual)的缩写为UG(User Guide),而IND246是产品的型号。此外,手册名称还包含了“MantoMan”这一词组,这可能是用户手册的特定版本或是内部代号。在文件压缩包中的文件名称***_R03_MAN_UG_IND246_EN.pdf表明该文件是第03版的修订本,修订日期为***(可能是一个内部日期标记,具体日期需参照Mettler Toledo的日期格式标准)。 在手册的内容上,可以预期将涵盖以下几个方面的知识点: 1. 产品概述:介绍IND246的基本功能、设计特点和性能参数,让使用者对产品有一个初步了解。 2. 安全信息:强调在使用设备前必须阅读的安全指南和操作前的准备工作,包括警告、预防措施和操作限制。 3. 安装指南:提供详细的操作步骤来正确安装IND246设备,包括硬件安装、软件安装以及可能需要的连接外设。 4. 用户界面:描述设备的操作界面,包括控制面板、显示屏和按钮的功能,以及如何进行基本的操作。 5. 功能和应用程序:详细解释设备的各种功能,比如称重、计数、百分比称重、配方计算等,并指导用户如何根据自身需求进行配置和操作。 6. 维护和校准:提供设备的日常保养方法、故障诊断和常规校准程序,保证设备的准确性和延长其使用寿命。 7. 问题解决:列出常见的操作问题、故障现象和解决方法,帮助用户快速排除故障。 8. 技术支持:提供获取Mettler Toledo技术支持的联系方式和资源,包括服务热线、在线支持和技术文件下载。 9. 附件清单:列出设备的标准附件和选配组件,方便用户对照自己设备的配置情况。 10. 法规声明和文档版本信息:包括设备符合的相关国际和国家法规标准,以及本操作手册的版本信息,帮助用户追踪最新的文档版本。 用户在使用IND246设备前应仔细阅读和理解这些知识点,以确保设备的正确、安全和高效使用。对于工业和科研用户而言,对这些操作细节的熟悉程度直接关系到生产效率和数据准确性。此外,定期查阅Mettler Toledo官方发布的最新版操作手册也是必要的,以掌握最新的软件更新和操作建议。"

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)

2023-06-03 上传

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)

2023-05-31 上传