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RSS订阅原创 day29 python训练营 类的装饰器
所以你还是需要理解 装饰器本质就是一个语法糖，对类而言：@decorator 语法只是 MyClass = decorator(MyClass) 的简写，即使类已定义，仍可手动调用装饰器函数修改它。ps：之前无论是函数还是类的装饰器，我们都发现是先有装饰器，再有类。装饰器中常用外部赋值，是为了在不修改原类代码的情况下增强类的功能。注意到其中的cls.log = log_message 这行代码，他把外部的函数赋值给了类的新定义的属性，这里我们介绍这种写法。类的装饰器的逻辑：接收一个类，返回一个修改后的类。
2025-06-01 19:50:58
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原创 day28 python训练营 类的定义与方法
类的定义遵循每一个单词字母都大写pass代表占位符，表示这里暂时没有内容许多时候，当规划好准备写一个函数、或者一个类，关键词定义后，会先用pass占位，避免运行错误，等到想好写什么再去补上如果不加pass进循环就会出现如上问题python依靠缩进来定义代码的结构，当出现class if else for这样的语句，并且后接：这时就希望有缩进语句来定义代码块如果没有缩进语句就无法确定结构的范围pass 语句的存在就是为了解决这个问题：它本身不执行任何操作，但它是一个有效的 Python 语句。
2025-05-31 22:10:50
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原创 day27 python训练营 函数专题2
装饰器的作用主要是让其他函数或者方法在不需要做代码修改的情况下增加额外功能将不同函数相似的功能用一个新的函数来调用，让两个函数同时实现装饰器本身就是在函数中调用其他函数，在拆分函数后再将函数合并。
2025-05-29 22:27:35
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原创 day26 python训练营 函数专题
自定义函数关键字函数名称函数接收值参数放在括号中文档字符串 文档更规范易维护用于返回一个值不带参数的函数查看文档字符串，方便查看函数的使用。
2025-05-28 23:07:16
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原创 Day25 python训练营 异常的处理
当python遇到异常时，不会首先选择结束语句。当异常发生时，Python会创建一个异常对象 (exception object)（通常是 Exception 类的子类实例）。如果这段可能出错的代码位于 try 语句块中，程序流程会寻找并跳转到匹配的 except 语句块（如果存在）来处理这个异常。常见的语句结构：1、try-except（try先执行可能异常的代码、exceptiontype指定类型的异常代码、except不建议用没）
2025-05-27 22:36:30
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原创 day24 python训练营 day24
1、有序可重复2、组元中的元素不可修改，很多深度学习的内容不可修改，预先设定好3、组元主要是在功能上增加了不可修改这个内容。
2025-05-25 22:51:55
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原创 Day23 python训练营@浙大疏锦行
估计器通过数据中隐藏的参数进行预测常见的估计器包括classifier（分类器）、回归器（regresser）、聚类器（clusterer）# 创建一个回归器# 在训练集上训练模型# 对测试集进行预测columnstransformer的核心# --- 定义不同列的类型和它们对应的预处理步骤 ---# 这些定义是基于原始数据 X 的列类型来确定的# 识别原始的 object 列 (对应你原代码中的 discrete_features 在预处理前)
2025-05-12 22:57:58
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原创 day20 python训练营@浙大疏锦行
在现实生活中，我们通常不需要保留所有的奇异值和对应的向量，而是通过一定的筛选规则，对排名较为靠前的奇异值进行保留，将排名稍微靠后的奇异值进行舍去，以达到数据降维的目的，或者可以对数据量进行压缩。通常靠前的奇异值较大。代表了数据最重要的信息而靠后的奇异值较小。主要代表了数据数据的噪声或者次要信息。
2025-05-09 22:50:54
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原创 day17 python训练营@浙大疏锦行（无监督分类中的聚类分析）
先运行之前预处理好的代码import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。# 设置中文字体（解决中文显示问题）
2025-05-06 23:16:17
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原创 DAY16 python训练营@浙大疏锦行
shap_values[:, :, 0] 的每一行代表的是 一个特定样本每个特征对于预测类别的贡献值（SHAP 值）。传入的 SHAP 值 (shap_values[:, :, 0]) 和特征数据 (X_test) 在维度上需要高度一致和对应。值得注意的是，二维数组不一定是正方形（即行数等于列数），它可以是任意的 n * m 形状，其中 n 是行数，m 是列数。这个对应的是（特征数，类别数目）----每个特征对2个目标类别的shap值贡献。X_test 的每一行代表的也是同一个特定样本的特征值。
2025-05-05 23:59:14
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原创 Day14 python训练营 shap解释模型输出
1、回归问题：模型只有一个输出，计算每一个sample的features个特征的shap值。2、对于分类问题，为每个类别输出一个分数或者概率，shap需要解释每个类别的分数。对于sample中的每一个，分别计算每个类别的features个值。常见为返回一个列表，列表数为类别数=k，判断所有样本对特征的贡献**shap之和等于shap的所有特征值加上基准模型的预测值**# 第一维是类别数，第二维是样本数，第三维是特征数。**先设定基准模型，评估默认参数的随机森林****以下包括了shap原理的简介。
2025-05-04 18:44:54
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原创 Day13 python训练营@浙大疏锦行
不改变已训练好的模型本身，而是只影响输出决策，用于提高召回率recall**这种方法在训练完成后进行介入，通过调整最终分类决策规则来平衡不同类型错误。**修改类别权重 Cost-Sensitive Learning。**随机过采样ROS，本质是通过在少数类中采样来进行补全**将少数类设置高权重，迫使模型更加关注少数类，迫使其指标提升****smote过采样，本质是通过空间插值来进行采样**在模型建立后建立基准模型和带权重模型之间的性能对比。**以下是修改权重的方法**
2025-05-02 23:44:55
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原创 Day12 python训练营@浙大疏锦行 三大算法模拟
这就类似于遗传算法中对性能较好的部分进行保留，并对性能较差的部分进行舍去。随后，不断进行迭代操作，在迭代过程中，类似于种群的繁育工作，身体机能较好的个体，他们的后代可能会获得更佳的身体素质或者更符合当地的生活特征，使得种群得以进化，而身体较差的个体的结合产物可能会被淘汰。放到算法中理解，可以认为性能较好的元素，可能会进行结合后，可能会有更好的发展和探索空间，也许会使得指标得到大幅度的提升，而性能较差的元素在迭代后由于对指标提升无实际意义，因此可以对其进行舍去。而性能表现较好的参数调整方式会逐渐增多**
2025-05-01 22:00:42
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原创 Day11 python训练营@浙大疏锦行
13、采用格网搜索法、贝叶斯优化方法，随机搜索方法分别对随机森林算法进行调参优化，选出指标（精确度）最好的方法。# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多。首先划分训练集和临时集，再继续将临时集划分为验证集和测试集。11、比如采用随机森林算法，先输入使用随机森林必要的包。4、查看数据的离散特征/将布尔型数据转化为数值型。7、（如果需要工作量）可以对异常值进行处理。5、对根据数据的不同性质对其进行编码。6、对缺失值进行处理。8、进行数据集的划分。
2025-05-01 15:47:58
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原创 day10 Python训练营@浙大疏锦行 机器学习经典步骤
AUC是基于不同阈值得到不同的混淆矩阵，然后计算每个阈值对应FPR和TPR，讲这些点连成线，最后求曲线下的面积，得到AUC值。基于混淆矩阵，计算准确率、召回率、F1值，这些都是固定阈值的评估指标。测试集的预测值和测试集的真实值进行对比，得到混淆矩阵。
2025-04-29 23:59:57
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原创 Day7复习日 心脏病示例 @浙大疏锦行
2、找到所有离散特征 (当离散数据不具备连续特征时，我们要考虑使用独热编码使其拥有一定程度上的顺序关系)主要流程首先复习一下对于数据处理的主要流程。4、采用循环对所有离散特征进行独热编码。3、对离散特征进行独热编码。
2025-04-26 23:29:00
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原创 Day6 Python训练营 @浙大疏锦行
今日任务单特征可视化：连续变量箱线图（还说了核密度直方图）、离散特征直方图特征和标签关系可视化箱线图美化--->直方图一、单特征可视化：连续变量箱线图（还说了核密度直方图）、离散特征直方图1、箱线图的绘制。
2025-04-25 20:49:48
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原创 DAY5 Python训练营@浙大 疏锦行
今日任务：1、读取数据2、找到所有离散特征 (当离散数据不具备连续特征时，我们要考虑使用独热编码使其拥有一定程度上的顺序关系)3、对离散特征进行独热编码4、采用循环对所有离散特征进行独热编码5、处理缺失值。
2025-04-24 21:28:14
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原创 day5 Python训练@浙大疏锦行
今日小技巧1、当对数据进行描述时，如果涉及数据的具体内容需要用（）表示，如date.discribe()
2025-04-23 22:31:22
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原创 Day 3 Python训练@浙大疏锦行
创建一个包含三个字符串元素的列表 tech_list，元素分别为 “Python”, “Java”, “Go”。修改 tech_list 中的第二个元素（索引为 1），将其从 “Java” 更改为 “Ruby”。定义一个包含整数的列表 scores，赋值为 [85, 92, 78, 65, 95, 88]。计算当前 tech_list 的长度，并将结果存储在变量 current_length 中。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量 first_tech 中。- 高于35度：打印"红色预警：高温天气！
2025-04-22 22:34:20
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原创 Python训练Day2@浙大疏锦行
题目: 定义两个整数变量，score_a 赋值为 75，score_b 赋值为 90。比较 score_a 是否大于 score_b，将比较结果（布尔值）存储在变量 is_a_higher 中；比较 score_a 是否小于等于 score_b，将结果存储在变量 is_a_lower_or_equal 中；比较 score_a 是否不等于 score_b，将结果存储在变量 is_different 中。获取 greeting 字符串的第一个字符，存储在变量 first_char 中。2、length长度。
2025-04-21 19:36:00
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原创 Python课程day1@浙大疏锦行
计算这两个变量的和，并将结果存储在一个新的变量 a 中；计算这两个变量的商，叫做b；计算这两个变量的余数，叫做c。然后，使用 f-string 打印出类似 “20 加 8 的结果是：28” 的信息，分成三行打印。计算折扣后的价格，并将结果存储在变量。2、f" "为格式化字符串。函数将每个变量的值单独打印出来，每个值占一行。和 f-string，如何让姓名和城市。计算节省了多少钱，存储在变量。存储你所在的城市（字符串，例如。姓名: "小明", 城市: 北京。存储你的名字（字符串，例如。
2025-04-20 21:09:38
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