Python 第7页
2.6. 引入子包-大赛人网

2.6. 引入子包

以上引入方式,都可以用于引入子包,只需要在包名的后面跟上子包名即可, 在trade包中创建一个子包hello,其中包含h1模块: └── trade/ └── hello/ ├── __init__.py └── h1.py ├─...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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2.2.3.3 基于数值范围生成-大赛人网

2.2.3.3 基于数值范围生成

(1) np.arange:等差序列 np.arange(start, stop, step) 返回在给定范围内用均匀间隔的值填充的一维数组 arr = np.arange(0, 10, 2) # 0 ≤ 值 <10,步长2 print(arr) # 输出: [0 2 4 6 ...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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六、抽样、标准误与置信区间-大赛人网

六、抽样、标准误与置信区间

1. 为什么需要抽样分布 前面我们描述的是手里已经看到的数据。但真实项目里,我们经常只拿到总体的一部分:抽一部分用户做问卷,抽一批订单看客单价,抽一组样本看新方案效果。 这时要问的就不...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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2. 异常处理-大赛人网

2. 异常处理

1️⃣为什么要进行异常处理 程序运行过程中出现的异常,如果得不到处理,那程序就会立即崩溃,导致后续代码无法执行。 异常处理不是让异常消失,而是将异常捕获到,随后根据异常的具体情况,来...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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5. 模型训练与评估-大赛人网

5. 模型训练与评估

在本部分,我们将: 训练 XGBoost 模型 评估模型性能(准确率、召回率、F1-score 等) 使用网格搜索优化超参数 用可视化方法分析模型表现 5.1 模型训练 我们使用 XGBoost 进行训练,...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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5. 模型训练与评估-大赛人网

5. 模型训练与评估

本部分的目标是 训练 XGBoost 票房预测模型,并进行评估与优化,确保模型具有良好的泛化能力,能够较准确地预测电影票房。 5.1 模型训练 在上一部分,我们已经选择 XGBoost Regressor...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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2. 包-大赛人网

2. 包

2.1. 概述 包是一种组织模块的方式,包中可以包含:各种模块、子包、其他资源等。 在 Python 中,【包含__init__.py 的文件夹】就是一个包(Package)。 我们通常会把【某个特定功能相关的所有...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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第 7 章 面向对象-大赛人网

第 7 章 面向对象

1. 概述 1.1. 对象 『对象』是一个拥有『属性』和『行为』的个体,它是构成现实世界和程序世界的基本单位。编程领域有这么一句话,叫“万物皆对象!”之所以这么说,是因为任何一个具体存在的人...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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7. 几个数据处理函数-大赛人网

7. 几个数据处理函数

7.1. map 函数 map函数:对一组数据中的每一个元素,统一执行某种操作(加工),并生成一组新数据。 语法格式:map(操作函数, 可迭代对象) # 统一数据处理 nums = [10, 20, 30, 40] # map函...
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4. 模型选择与构建-大赛人网

4. 模型选择与构建

4.1 选择适合的模型 我们面临的是一个二分类问题(乳腺癌:良性 or 恶性),适合的模型有: 逻辑回归(Logistic Regression) 支持向量机(SVM) 随机森林(Random Forest) XGBoost(Extreme G...
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