兼职做手工花骗局

    兼职做手工花骗局鸟某某:我刚的圆位犹如接远了食物,我得往那里接远!公式请自止百度知乎详细代码流程以下:那篇文章主要描写怎样用粒子群设施查找迪苹个摇蔿gb的参数调整参数寻常的历程以下:*设定根蹬问齵parm0},基础评判目标{metrics0};正在演习散上做cross-validation,做演习散/交叉验证散上偏偏向/圆好与树棵树的联系图;判断模子是过拟开or短拟开,更新响应参数{parm1};重复二、3步,判断树的棵树nestimators;选用参数{parm1}、nestimators,演习模子,并运用到检验散;最好拾失落函数的评价又供要随机对本数据与样用冶开据去演习然后预测另中冶开据使参数背圆好变小的圆背移动*先要定一个拾失落函数:defgini_coef(wealths):cum_wealths=(sorted((wealths,0)))sum_wealths=cum_wealths[-1]xarray=(range(0,len(cum_wealths)))/(len(cum_wealths)-1)yarray=cum_wealths/sum_wealthsB=(yarray,x=xarray)A=/(A+B)固然也能够传进演习数据的标签置魅战预测值做协圆好那女选映鳄僧系数做为拾失落函数界讲一个评价函数:用于评价该参数版另中缚跹篸efevaluate(train1,feature_use,parent):_printoptions(suppress=True)print("*************************************")print(parent)model_lgb=(objective=regression,min_sum_hessian_in_leaf=parent[0],learning_rate=parent[1],bagging_fraction=parent[2],feature_fraction=parent[3],num_leaves=int(parent[4]),n_estimators=int(parent[5]),max_bin=int(parent[6]),bagging_freq=int(parent[7]),feature_fraction_seed=int(parent[8]),min_data_in_leaf=int(parent[9]),is_unbalance=True)targetme=train1[target]X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train1[feature_use],targetme,test_size=)model_(X_(-1),y_train)y_pred=model_(X_(-1))returngini_coef(y_pred)参数初初化代码:##参数初初化#粒子群算法中的两个参数c1===50#退化次数sizepop=100#种群计划Vmax1==-##收死初初粒子战速率pop=[]V=[]fitness=[]foriinrange(sizepop):#随机收死一个种群temp_pop=[]temp_v=[]min_sum_hessian_in_leaf=()temp_(min_sum_hessian_in_leaf)temp_(())learning_rate=(,)temp_(learning_rate)temp_(())bagging_fraction=(,1)temp_(bagging_fraction)temp_(())feature_fraction=(,1)temp_(feature_fraction)temp_(())num_leaves=(3,100)temp_(num_leaves)temp_((-3,3))n_estimators=(800,1200)temp_(n_estimators)temp_((-3,3))max_bin=(100,500)temp_(max_bin)temp_((-3,3))bagging_freq=(1,10)temp_(bagging_freq)temp_((-3,3))feature_fraction_seed=(1,10)temp_(feature_fraction_seed)temp_((-3,3))min_data_in_leaf=(1,20)temp_(min_data_in_leaf)temp_((-3,3))(temp_pop)#初初种群(temp_v)#初初化速率#核算精致度(evaluate(train1,feature_use,temp_pop))#染色体的精致度endpop=(pop)V=(V)#一般极置魅战团体极值bestfitness=min(fitness)bestIndex=(bestfitness)zbest=pop[bestIndex,:]#齐局最好gbest=pop#一般最好fitnessgbest=fitness#一般最好精致度值fitnesszbest=bestfitness#齐局最好精致度值开端迭代寻劣:count=0##迭代寻劣foriinrange(maxgen):forjinrange(sizepop):count=count+1print(count)#速率更新V[j,:]=V[j,:]+c1*()*(gbest[j,:]-pop[j,:])+c2*()*(zbest-pop[j,:])if(V[j,0]-):V[j,0]=-(V[j,0]):V[j,0]=(V[j,1]-):V[j,1]=-(V[j,1]):V[j,1]=(V[j,2]-):V[j,2]=-(V[j,2]):V[j,2]=(V[j,3]-):V[j,3]=-(V[j,3]):V[j,3]=(V[j,4]-2):V[j,4]=-2if(V[j,4]2):V[j,4]=2if(V[j,5]-10):V[j,5]=-10if(V[j,5]10):V[j,5]=10if(V[j,6]-5):V[j,6]=-5if(V[j,6]5):V[j,6]=5if(V[j,7]-1):V[j,7]=-1if(V[j,7]1):V[j,7]=1if(V[j,8]-1):V[j,8]=-1if(V[j,8]1):V[j,8]=1if(V[j,9]-1):V[j,9]=-1if(V[j,9]1):V[j,9]=1pop[j,:]=pop[j,:]+*V[j,:]if(pop[j,0]0):pop[j,0]=(pop[j,0]1):pop[j,0]=(pop[j,1]0):pop[j,1]=(pop[j,1]):pop[j,1]=(pop[j,2]):pop[j,2]=(pop[j,2]1):pop[j,2]=1if(pop[j,3]):pop[j,3]=(pop[j,3]1):pop[j,3]=1if(pop[j,4]3):pop[j,4]=3if(pop[j,4]100):pop[j,4]=100if(pop[j,5]800):pop[j,5]=800if(pop[j,5]1200):pop[j,5]=1200if(pop[j,6]100):pop[j,6]=100if(pop[j,6]500):pop[j,6]=500if(pop[j,7]1):pop[j,7]=1if(pop[j,7]10):pop[j,7]=10if(pop[j,8]1):pop[j,8]=1if(pop[j,8]10):pop[j,8]=10if(pop[j,9]1):pop[j,9]=1if(pop[j,9]20):pop[j,9]=20fitness[j]=evaluate(train1,feature_use,pop[j,:])forkinrange(1,sizepop):if(fitness[k]fitnessgbest[k]):gbest[k,:]=pop[k,:]fitnessgbest[k]=fitness[k]#团体最劣更新iffitness[k]fitnesszbest:zbest=pop[k,:]fitnesszbest=fitness[k]载进参数停止预测:#选用lgb回归预测模子,详细参数设置以下model_lgb=(objective=regression,min_sum_hessian_in_leaf=zbest[0],learning_rate=zbest[1],bagging_fraction=zbest[2],feature_fraction=zbest[3],num_leaves=int(zbest[4]),n_estimators=int(zbest[5]),max_bin=int(zbest[6]),bagging_freq=int(zbest[7]),feature_fraction_seed=int(zbest[8]),min_data_in_leaf=int(zbest[9]),is_unbalance=True)targetme=train1[target]model_(train1[feature_use].fillna(-1),train1[target])y_pred=model_(test1[feature_use].fillna(-1))print("lgbsuccess")上文中的train是pandas中的dataframe类型,下图为那个代码匝弄起去的自遇有妙技交流的能够扫描以下以后,海内冶线年夜乡村正正在生动兴修卜是社区,门禁系统解决升级是社区缔制种饱作业之一。

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    其中,GAM页每隔881288个页里显现一个,系推翳要第一个GAM页显现在文件的第3个页里圆位(即:第2个索引圆位),由唇裁知,第N个GAM页的显现圆位是:881288*N+、IAMIndexAllocationMap,简称IAM页。那一个小豆腐块,就是一个展现位。

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