达观杯参数调优

达观杯参数调优

网格搜索法调参

用5000条数据,调参时采用五折交叉验证的方式

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import gensim
import time
import pickle
import csv,sys
 
# read data
df = pd.read_csv('data/train_set.csv', nrows=5000)
df.drop(columns='article', inplace=True)
 
# observe data
# print(df['class'].value_counts(normalize=True, ascending=False))
 
# TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3, max_df=0.9, sublinear_tf=True)
vectorizer.fit(df['word_seg'])
x_train = vectorizer.transform(df['word_seg'])
 
# split training set and validation set
predictor = ['word_seg']
x_train, x_validation, y_train, y_validation = train_test_split(x_train, df['class'], test_size=0.2)
 
 
clf = LogisticRegression(C=10, max_iter=20)
clf = svm.LinearSVC(C=1, max_iter=20)
clf = lgb.sklearn.LGBMClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=50, num_leaves=10)
 
algorithms=[
LogisticRegression(C=10, max_iter=20),
svm.LinearSVC(C=1, max_iter=20),
]
full_predictions = []
for alg in algorithms:
    # Fit the algorithm using the full training data.
    alg.fit(x_train, y_train)
    # Predict using the test dataset.  We have to convert all the columns to floats to avoid an error.
    predictions = alg.decision_function(x_validation.astype(float))
    full_predictions.append(predictions)
 
 
y_prediction = (full_predictions[0] + full_predictions[1]) / 2
 
# adjust labels from 1 to 19
y_prediction = np.argmax(y_prediction, axis=1)+1
 
 
# # grid search for model
# param_grid = {
#     'num_leaves': [10, 20, 30],
#     'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
#     'n_estimators': [10, 20, 50]
# }
# gbm = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5, scoring='f1_micro', n_jobs=4, verbose=1)
# gbm.fit(x_train, y_train)
# print('网格搜索得到的最优参数是:', gbm.best_params_)
 
# test model
label = []
for i in range(1, 20):
    label.append(i)
f1 = f1_score(y_validation, y_prediction, labels=label, average='micro')
print('The F1 Score: ' + str("%.4f" % f1))
 
 
 
 
 

模型融合

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强大的应用。实际开发中,还需化 ListView 性能,确保应用流畅运
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