Unable to connect to Command Metric Stream

本文介绍了解决UnabletoconnecttoCommandMetricStream错误的方法。通过在spring-boot-starter-actuator中添加依赖并正确配置management.endpoints.web.exposure.include参数来启用Hystrix度量标准流。

Unable to connect to Command Metric Stream

  • 错误原因:
    配置文件不完整
  • 解决办法:
    Hystrix Metrics Stream
    要启用Hystrix度量标准流,请在spring-boot-starter-actuator上包含依赖项,并设置management.endpoints.web.exposure.include:hystrix.stream。 这样做会将 /actuator/hystrix.stream公开为管理端点,如以下示例所示:
    • pom.xml
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
       
        </dependency>
    
    • application.yml
        # 配置Hystrix Metrics Stream
        management:
          endpoints:
            web:
              exposure:
                include: hystrix.stream
    
在 CatBoost 中,为 `CatBoostRegressor.fit()` 方法编写 `eval_metric` 函数,需要创建一个自定义评估指标类,该类要继承自 `catboost.EvalMetric` 并实现 `get_final_error`、`is_max_optimal` 和 `evaluate` 这三个方法。以下是详细解释和示例代码: ### 自定义评估指标类的方法解释 - `get_final_error`:该方法用于计算最终的评估指标值,通常是将累积的误差除以权重总和。 - `is_max_optimal`:该方法返回一个布尔值,用于指示评估指标是否是越大越好。如果评估指标是越小越好,返回 `False`;如果越大越好,返回 `True`。 - `evaluate`:该方法用于计算每一步的误差和权重总和,它接收模型的预测值、真实标签和样本权重作为输入。 ### 示例代码 ```python import numpy as np from catboost import CatBoostRegressor from catboost import EvalMetric # 自定义评估指标类 class CustomMAE(EvalMetric): def get_final_error(self, error, weight): return error / weight def is_max_optimal(self): return False def evaluate(self, approxes, target, weight): approx = approxes[0] error_sum = 0.0 weight_sum = 0.0 for i in range(len(approx)): w = 1.0 if weight is None else weight[i] weight_sum += w error_sum += w * np.abs(target[i] - approx[i]) return error_sum, weight_sum # 生成一些示例数据 X = np.random.rand(100, 5) y = np.random.rand(100) # 假设第一列是分类特征 cat_features = [0] # 创建 CatBoostRegressor 模型实例 model = CatBoostRegressor(iterations=100, learning_rate=0.1, depth=6, random_seed=42) # 使用自定义评估指标进行训练 model.fit(X, y, cat_features=cat_features, eval_set=(X, y), eval_metric=CustomMAE(), early_stopping_rounds=10, verbose=10) ``` ### 代码解释 1. **自定义评估指标类 `CustomMAE`**:继承自 `EvalMetric`,实现了三个必要的方法。`get_final_error` 计算最终的平均绝对误差(MAE),`is_max_optimal` 表明 MAE 是越小越好,`evaluate` 方法计算每一步的误差和权重总和。 2. **数据生成**:使用 `numpy` 生成了一些示例数据 `X` 和 `y`,并假设第一列是分类特征。 3. **模型创建和训练**:创建 `CatBoostRegressor` 模型实例,并使用 `fit` 方法进行训练,将自定义评估指标类 `CustomMAE` 传递给 `eval_metric` 参数。 ###
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