glob模块 查找符合特定规则的文件路径名，路径名可以使用绝对路径也可以使用相对路径。查找文件会使用到三个通配符，星号*，问号？和中括号[],其中"*"表示匹配0~n个字符,"?"表示匹配任意1个字符；"[]"表示匹配指定范围内的字符，如[0-9]匹配数字。常用函数 glob.glob() 获取所有匹配的文件路径列表
glob.iglob() 获取一个可遍历对象，使用它可
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2024-06-18 15:39:40
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# Python数据分析：lgb调参指南
## 概述
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python进行数据分析并进行lgb调参。我们将以清晰的步骤和示例代码来指导你完成这个过程。首先，让我们来看整个流程。
## 整体流程
下面是实现"python数据分析lgb调参"的整个流程。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 准备数据
准备数据 --> 数据探
原创
2023-10-24 17:12:29
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文章目录1 背景2 原理3 数据的准备3.1 读入数据3.2 切分训练集测试集4 LR5 LGB6 LGB+LR6.1 LGB实现6.2 LGB的vector导出来！6.2.1 训练集6.2.2 测试集6.3 LR+LGB7 结果对比 1 背景相信大名鼎鼎的GBDT+LR组合很多小伙伴都听过，这种组合模型的预测效果要比单模型要好，但之前一直没有亲自实践过，最近刚好公司一个项目用到了，故抓紧时间总
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2024-07-03 13:04:30
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记录一下lgb的参数有缺失再补充LGB（LightGBM）是一种高效、分布式的梯度提升树算法，具有训练速度快、内存占用少等优点。在使用LGB时，可以设置一些参数来优化模型的性能。一些常用的LGB参数包括：1.boosting_typLGB的boosting_type参数决定了LGB使用的boosting方法，也就是构造决策树的方式。在选择boosting_type时，一般建议先尝试默认参数，即’g
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2024-04-19 10:45:09
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这篇文章介绍了8个使用 Python 进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。0****1一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。x = [1,2,3,4]out = []for item in x: out.append(i
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2023-08-08 08:11:55
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粒子群算法是模拟鸟群蜂群的觅食行为的一种算法。基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。试着想一下一群鸟在寻找食物，在这个区域中只有一只虫子，所有的鸟都不知道食物在哪。但是它们知道自己的当前位置距离食物有多远，同时它们知道离食物最近的鸟的位置。想一下这时候会发生什么？鸟A：哈哈哈原来虫子离我最近！鸟B,C,D：我得赶紧往A那里过去看看！同时各只鸟在位置不停变化时候离食物的距离也不断
原创
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2018-06-12 09:41:46
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# Python数据分析lgb 网格调参实现流程
在进行Python数据分析中，使用lgb（LightGBM）进行网格调参是一项常见任务。本文将介绍如何实现这个过程，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Python数据分析lgb 网格调参实现流程
原创
2023-10-26 10:43:05
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摘要本文对lgb的基本原理进行简要概括。基于直方图的节点分裂lgbm使用基于直方图的分裂点选择算法，分裂准则为最小化方差，也即最大化方差增益variance gain： 对比xgb的loss reduction： 可以发现，两者是一致的，不同点在于，xgb的loss reduction包含了正则化因子λ，而lgbm未作正则化，因为lgbm的损失函数为均方误差，因此其二阶梯度hi
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2024-01-23 22:24:10
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"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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先上官网链接：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/接着带着问题去学习LGB：1.LGB算法原理是什么2.LGB应用场景是什么？或者说要求数据类型是什么3.参数，调参之类的？一、LGB原理LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）是一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：更快的训
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2023-07-31 21:54:43
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一：变量作用域 变量可以是局部域或者全局域。定义在函数内的变量有局部作用域，在一个模块中最高级别的变量有全局作用域。 全局变量的一个特征是除非被删除掉，否则它们的存活到脚本运行结束，且对于所有的函数，他们的值都是可以被访问的。然而局部变量，仅仅只依赖于定义它们的函数现阶段是否处于活
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2023-09-22 09:07:40
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# Python中的决策树调参指南
决策树是一种重要的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它决定了数据的分裂方式，并以树的形式展示决策过程。然而，构建高效的决策树模型并不是一件简单的事，其中调参（调整参数）是至关重要的一步。本文将详细介绍如何在Python中使用`sklearn`库调节决策树的相关参数，以提高模型的性能。
## 决策树的基本概念
决策树通过树形结构对数据进行分类。每一个内
# 模型调参：优化你的机器学习模型
在机器学习的实践中，我们常常会遇到“模型调参”的问题。模型调参是指针对某个机器学习模型，通过调整其超参数来提高模型性能的过程。超参数是模型在训练之前需要设置的参数，与模型训练过程中自动学习的参数相对。合理的调参可以显著提高模型的准确性和泛化能力。
## 超参数与模型性能
超参数的选择对模型的表现有着至关重要的影响。例如，在支持向量机（SVM）中，`C`参数
在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效进行“Python MSE调参”。均方误差（MSE）是机器学习模型评估中的关键指标之一，因此对其进行有效的超参数调整非常重要。下面我们将通过一系列结构，详细解读这个过程。
### 背景定位
随着机器学习和深度学习的迅速发展，模型的评估方式也不断演变。从最初的准确率、精确率，到如今更为细致的MSE等指标，用于衡量模型的性能。这些指标帮助我们理解模型在实际应用中
# 如何实现 Python FaceNet 调参
在进行人脸识别时，FaceNet 是一个强大的工具，它使用深度学习技术将面孔嵌入到一个向量空间中，以便进行相似性比较。在这篇文章中，我将指导你如何在 Python 中实现 FaceNet 的调参过程，帮助你更好地理解这个过程，并最终优化你的模型表现。
## 整体流程
以下是实现 FaceNet 调参的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
本文以实例形式较为详尽的讲述了Python中optionParser模块的使用方法，对于深入学习Python有很好的借鉴价值。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下：一般来说，Python中有两个内建的模块用于处理命令行参数：一个是 getopt，《Deep in python》一书中也有提到，只能简单处理 命令行参数；另一个是 optparse，它功能强大，而且易于使用，可以方便地生成标准的、符
支持向量机是啥有一次公司项目上的同事一起吃饭（面前是一锅炒土鸡），提到了支持向量机，学文的同事就问支持向量机是什么，另一个数学物理大牛想了一下，然后说，一种鸡。。。确实很难一句话解释清楚这只鸡。。。support vector machine从字面意思来说应该是依靠support vector来划分数据（其实也能回归啦。。）的机器学习模型。它是一个凸优化问题。SVM的核心将数据的特征投射到高维，然
# 调参 MLP（多层感知器）在 Python 中的应用
在机器学习领域，多层感知器（MLP）是一种非常常见的神经网络模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，适用于各种分类和回归任务。然而，如何选择合适的模型超参数，直接影响到模型的表现。这篇文章将深入探讨如何在 Python 中调参 MLP，并提供代码示例。
## 超参数简介
在机器学习模型中，**超参数**是指在学习过程中需要手动设置的参数
# 使用 RandomForestClassifier 进行模型调参的指南
在机器学习领域，模型的性能优化是一个至关重要的环节。Random Forest（随机森林）是一种强大的集成学习方法，广泛应用于分类和回归问题。本文将介绍如何使用 `RandomForestClassifier` 并进行有效的超参数调整，使模型达到最佳性能。
## 什么是 Random Forest？
随机森林是一种由
# Python XGBoost调参
## 1. 介绍
XGBoost是一种高效的、可扩展的机器学习算法，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。调参是优化模型性能的重要步骤之一，XGBoost也需要进行调参以提高模型的准确性和泛化能力。本文将介绍如何使用Python中的XGBoost库来进行调参，并给出代码示例。
## 2. XGBoost参数
XGBoost有许多参数可以进行调整，其中一些
原创
2024-04-07 04:13:27
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