x_resampled,y_resampled = rus.fit_resample(x,y)查看欠采样后的数据形状x.shape,y.shape((61878, 93), (61878,))x_resampled.shape,y_resampled.shape((17361, 93), (17361,))查看数据经过欠采样之后类别是否平衡sns.countplot(y_resampled) pl
# 随机测试数据在 Java 中的应用
随机测试数据是软件开发和测试中常用的一种技术，通过生成随机数据来模拟用户输入、测试边界情况和发现潜在的缺陷。本文将探讨如何在 Java 中实现随机测试数据的生成，并通过一些示例代码来说明。
## 为什么需要随机测试数据？
在软件开发中，测试是确保软件质量的重要环节。传统的测试通常依赖于预定义的测试用例，但这些用例可能无法覆盖所有的边界情况。随机测试数据
有时候需要一些测试数据,这个正好拿来生成一些看起来像的数据,记录一下/** * 随机生成中文姓名，性别，Email，手机号，
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2023-06-30 00:29:06
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一个demo:CREATE TABLE dept_InnoDB( deptno MEDIUMINT NOT NULL DEFAULT 0 , dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "" , loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "" )ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET
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2014-02-26 11:58:00
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# 随机选取测试数据：Python实现与应用
在数据科学与机器学习领域，测试数据的选择和处理至关重要。实际应用中，我们常常需要从较大的数据集中随机选取测试数据，以确保模型的泛化能力。本文将介绍如何使用Python进行随机选取测试数据，结合代码示例和关系图，帮助读者更好地理解这一过程。
## 为什么需要随机选取测试数据
在机器学习中，模型的表现通常很大程度上依赖于测试数据的质量。随机抽样的好处
# 在 MySQL 中插入随机测试数据的指南
欢迎来到 MySQL 随机测试数据插入的世界！如果你是刚刚入行的小白，别担心，我会一步一步教你如何实现这一功能。我们将遵循一些简单的步骤，从创建数据库到插入随机数据。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库和表 |
| 2 | 设计表的字段 |
| 3 | 生成随机数据
原创
2024-08-30 07:34:17
75阅读
一、决策树决策树是机器学习最基本的模型，在不考虑其他复杂情况下，我们可以用一句话来描述决策树：如果得分大于等于60分，那么你及格了。这是一个最最简单的决策树的模型，我们把及格和没及格分别附上标签，及格（1），没及格（0），那么得到的决策树是这样的但是我们几乎不会让计算机做这么简单的工作，我们把情况变得复杂一点引用别的文章的一个例子这是一张女孩对于不同条件的男性是否会选择见面的统计表，图中是否见面作
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2023-12-24 22:40:55
61阅读
随机数测试的参数范围另外 官方有使用文档 igamc:UNDERFLOW的原因：1. size* bitstrems > sizeof(file) 例如： 就是./assess 10000， 然后bitstreams 100 100*10000 > 你的文件大小 （bytes）（采用asc
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2024-05-08 09:19:26
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兵马未动，粮草先行。对于做搜索以及搜索提升这件事来说，测试数据集就是粮草。找到一个高质量的测试数据集是非常
原创
2024-03-29 16:39:45
157阅读
决策树总结及笔记概况与基本概念概况CLS算法ID3算法熵，信息增益ID3决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART 回归树CART 分类树CART剪枝算法随机森林RF概念（引入Bootstrap/Bagging/RF）RF流程RF特点RF如何选Feature 数量随机森林RF调参 概况与基本概念概况原则：判断的越快越好，决策树尽量不要太深，保证好的泛化能力，同时又保证训练集上准确率； 特点：
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2024-06-07 13:56:43
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参考：Python自测100题（上）Python自测100题（下）1.题目：有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。res = []
for i in range(1,5):
for j in range(1,5):
for k in
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2023-10-20 11:33:18
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一：sklearn中决策树的参数： 1，criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。2，splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用默认。3，max_features: 选择最
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2024-02-22 13:27:17
283阅读
有时候需要一些测试数据,这个正好拿来生成一些看起来像的数据,记录一下/**
* 随机生成中文姓名，性别，Email，手机号，住址
* @author X-rapido
*/
public class RandomValueUtil {
public static String base = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789";
p
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2023-10-01 08:16:51
55阅读
1. 写在前面: 本篇属于实战部分，更注重于算法在实际项目中的应用。如需对感知机算法本身有进一步的了解，可参考以下链接，在本人学习的过程中，起到了很大的帮助：【1】Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techiniques to Build Intelligent
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2024-01-16 06:56:27
155阅读
由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。 RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、
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2024-08-29 17:07:31
38阅读
有一天你写了个公司员工信息录入系统，这个系统开发阶段用户只有你自己，想怎么玩怎么玩。于是在创建“自己”这个唯一的用户的时候，你可以这么写：const liLei = { name: '李雷', age: 25, career: 'coder',}有一天你的同桌韩梅梅突然说：“李雷，让我瞅瞅你的系统做得咋样了，我也想被录进去”。你说好，不就多一个人的事情吗，于是代码里手动多了一个韩
原创
2022-07-12 08:58:53
232阅读
你感到迷茫吗？【笔记】前言推荐你感到迷茫吗？声明原通工19级-西电电院(电子信息雷达方向-专硕三年)原计科19级-西邮计院(软件工程方向-学硕三年)原计科19级-北京360(月薪-1w+)现计科20级（考研：~~不公开处理~~ +物联网方向）现计科20级（考研：不确定+不确定）现计科20级（就业：安卓开发）现计科20级（考研：南邮+网安|西邮+计科）现网
原创
2023-07-17 15:30:25
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阅读报告-A random forests quantile classifier for class imbalanced data收录期刊：PATTERN RECOGNITION 中科院分区：2区 大类学科：工程技术 发表日期：2019.02.25 论文作者：O’Brien, R (O’Brien, Robert) ; Ishwaran, H (Ishwaran, Hemant) 作者机构：D
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2024-03-21 14:55:45
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文章目录数据集代码实验分析过拟合分析 鸢尾花数据集分类-随机森林这个比较简单理解，是比较基础点的。现在直接对数据集的特征进行遍历，并分析过拟合情况。 数据集代码// An highlighted block
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as m
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2024-03-27 12:31:33
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文章目录随机森林的参数一、使用步骤1.交叉验证进行尝试2.调参总结 随机森林的参数# 当n足够大时，这个概率收敛于1-(1/e)，约等于0.632。因此，会有约37%的训练数据被浪费掉，没有参与建模，
# 这些数据被称为袋外数据(out of bag data，简写为oob)。除了我们最开始就划分好的测试集之外，这些数据也可
# 以被用来作为集成算法的测试集。，在使用随机森林时，我们可以不
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2024-03-11 13:39:19
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