最好的还是放弃

最新推荐文章于 2024-12-30 18:21:55 发布
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分类专栏： 个人轨迹杂谈
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自己突然很失望，很失望，所以我对你的所有只能放弃，因为我对你没有希望。我只有失望。

我好失望，因为我暂时没有什么理由去争辩你，所以我就去放弃，所有我就不再继续对你如此贴心。所以我放弃！！！

疯狂软件对Oracle放弃Java EE的看法
科技D人生
07-13 2025
近日网络上出现了一些关于Oracle将要放弃Java EE的说法，在Java行业引起不小的关注，甚至有些人开始担心Java会不会就此消亡，但事实上这不过是杞人忧天，疯狂软件教学总监李刚根据多年来Java行业的从业经验，对此提出以下几点分析抛砖引玉，供广大Java从业者参考。 第一点：Oracle根本没有力量左右Java发展 自从Java发展壮大以来，无论是以前的Sun公司，还是后来Oracle
谷歌为什么放弃 OKR 转向 GRAD 考核系统
07-14 1681
东西方绩效考核目标是完全不同的，西方考核的是员工的「创新力」和「影响力」，而中国企业考核员工的是「执行力」即工作「完成度」和「完成量」。从谷歌放弃OKR专项GRAD就可以看出端倪。
我为什么放弃Go语言
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我为什么放弃Go语言？有好几次，当我想起来的时候，总是会问自己：这个决定是正确的吗？是明智和理性的吗？其实我一直在认真思考这个问题。开门见山地说，我当初放弃Go语言，就是因为两个“不爽”：第一，对Go语言本身不爽；第二，对Go语言社区里的某些人不爽。毫无疑问，这是非常主观的结论，但是我有足够详实的客观的论据。
wait放弃对象锁_彻底搞懂Java的等待-通知(wait-notify)机制
weixin_36391252的博客
01-04 1837
更多内容，欢迎关注微信公众号：全菜工程师小辉~线程的生命周期转换线程的生命周期新建状态(New)：新建一个线程对象。就绪/可运行状态(Runnable)：线程对象创建后，其他线程调用了该对象的start方法。该状态的线程位于可运行线程池中，变得可运行，等待获取CPU的使用权。运行状态(Running)：就绪状态的线程获得CPU并执行程序代码。阻塞状态(Blocked)：阻塞状态是线程因为某种原因放...
USB原理：从零基础入门到放弃
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本文章详细介绍了USB设备的硬件特性、工作原理和实现具体功能的示例。
四步放弃法：如何果断放弃无法实现的目标
程序视界
03-21 1869
干着一份薪水、福利还不错的工作，然而公司业务艰难，不断裁员，虽然经常担心下一次裁员名单就会有自己，可还是难以放弃，害怕离开……谈了 5 年的男友，可他从不在乎自己的感受，最近三个生日都没有一起过了，还经常冲自己发脾气，和别的女人关系亲密，思考不考虑两个人的未来，一年换三四次工作，没有一份干得长的……然而她还是不愿提分手……我们在生活中会拥有很多东西，与某一个人的情感，某一份不尴不尬的工作，某一个竭
PX4从放弃到精通（二）：ubuntu18.04配置px4编译环境及mavros环境
超维空间科技的博客
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先安装git git clone https://github.com/PX4/Firmware.git --recursive cd Firmware bash ./Tools/setup/ubuntu.sh 安装完重启电脑编译 如果报错一般是网速问题，重新执行脚本
vim从入门到放弃
路漫漫其修远兮
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vim的学习曲线相当的大（参看各种文本编辑器的学习曲线），所以，如果你一开始看到的是一大堆VIM的命令分类，你一定会对这个编辑器失去兴趣的。下面的文章翻译自《Learn Vim Progressively》，我觉得这是给新手最好的VIM的升级教程了，没有列举所有的命令，只是列举了那些最有用的命令。非常不错。 ——————————正文开始—————————— 你想以最快的速度学习人类
德州扑克策略与技巧：从入门到放弃
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德州扑克的玩法并不复杂，但它的策略性和变数非常丰富。
仅仅过去 4 年，微软最终放弃了 Electron
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点击上方“蓝色字体”，选择“设为星标”做积极向上的前端人！作者 | electron 团队编译 | InfoQ - 核子可乐、褚杏娟策划 | InfoQ -Tina2017 年时，Ele...
CUDA——"从入门到放弃"
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初中语文文摘励志放弃是经线坚持是纬线
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无论是资金的困难还是创作上的挑战，他都选择坚持到底。正是这种坚持，让他最终得到了行业的认可和观众的喜爱。他的电影《疯狂的石头》的成功，也正是因为他在资金不足时的坚持。他的故事，是坚持者最好的注脚。 ...
永不放弃——读《鲁滨孙漂流记》有感.doc
02-28
在现实生活中，我们每个人都会面临各种选择，面对困难，是选择逃避还是勇敢面对，鲁滨孙用实际行动告诉了我们答案。 鲁滨孙在孤岛上的生存经历，是我们所有人学习的宝贵财富。他利用岛上的资源，比如利用椰子纤维...
应用CNN卷积神经网络构建的auto encoder自编码器，经过训练实现了对带有噪点的MNIST手写字体图片进行去噪的处理
最新发布
08-15
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/864eaed220e0 应用CNN卷积神经网络构建的auto encoder自编码器，经过训练实现了对带有噪点的MNIST手写字体图片进行去噪的处理（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
IP-guard应用程序预定义库
08-15
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CH341A编程器软件1.3支持25Q256等32M芯片
08-15
CH341A编程器是一款广泛应用的通用编程设备，尤其在电子工程和嵌入式系统开发领域中，它被用来烧录各种类型的微控制器、存储器和其他IC芯片。这款编程器的最新版本为1.3，它的一个显著特点是增加了对25Q256等32M芯片的支持。 25Q256是一种串行EEPROM（电可擦可编程只读存储器）芯片，通常用于存储程序代码、配置数据或其他非易失性信息。32M在这里指的是存储容量，即该芯片可以存储32兆位（Mbit）的数据，换算成字节数就是4MB。这种大容量的存储器在许多嵌入式系统中都有应用，例如汽车电子、工业控制、消费电子设备等。 CH341A编程器的1.3版更新，意味着它可以与更多的芯片型号兼容，特别是针对32M容量的芯片进行了优化，提高了编程效率和稳定性。26系列芯片通常指的是Microchip公司的25系列SPI（串行外围接口）EEPROM产品线，这些芯片广泛应用于各种需要小体积、低功耗和非易失性存储的应用场景。 全功能版的CH341A编程器不仅支持25Q256，还支持其他大容量芯片，这意味着它具有广泛的兼容性，能够满足不同项目的需求。这包括但不限于微控制器、EPROM、EEPROM、闪存、逻辑门电路等多种类型芯片的编程。 使用CH341A编程器进行编程操作时，首先需要将设备通过USB连接到计算机，然后安装相应的驱动程序和编程软件。在本例中，压缩包中的"CH341A_1.30"很可能是编程软件的安装程序。安装后，用户可以通过软件界面选择需要编程的芯片类型，加载待烧录的固件或数据，然后执行编程操作。编程过程中需要注意的是，确保正确设置芯片的电压、时钟频率等参数，以防止损坏芯片。 CH341A编程器1.3版是面向电子爱好者和专业工程师的一款实用工具，其强大的兼容性和易用性使其在众多编程器中脱颖而出。对于需要处理25Q256等32M芯片的项目，或者26系列芯片的编程工作，CH341A编程器是理想的选择。通过持续的软件更新和升级，它保持了与现代电子技术同步，确保用户能方便地对各种芯片进行编程和调试。
修改多多巴枪SN软件，小白慎用
08-15
修改多多巴枪SN软件，小白慎用，米商巴枪的改机包
Python变量与数据类型详解
08-15
Python变量与数据类型详解
基于SpringBoot技术的校园招聘系统的设计与实现.doc
08-15
基于SpringBoot技术的校园招聘系统的设计与实现
193样本 正负比2比三 特征有53个 但是会先进行标准化和特征选择 我的数据中只有一个特征是类别特征，是性别，但是已经在数据中把男设置成1，女是0，大部分特征是心率变异的值， 。这种情况二分类模型选择了xgboost，标准化使用了RobustScaler，可能会用smote，这种情况下特征选择应该使用什么方法最好。互信息，,是组合这些方法还是选其中一个。尽量要是运行速度快还要选的特征不差，我放弃了rfe和lasso还是弹性网络（Elastic Net）
03-25
<think>好的，用户现在的问题是针对一个二分类任务，数据情况是193个样本，正负比例2:3，特征有53个，其中大部分是心率变异的值，只有一个类别特征性别（已经编码为1和0）。用户已经选择了XGBoost作为模型，标准化使用RobustScaler，可能会用SMOTE处理不平衡数据。用户希望进行特征选择，排除了RFE、Lasso和弹性网络，倾向于互信息等方法，并希望运行速度快且选出的特征效果好，需要建议该使用哪种特征选择方法，是否需要组合方法还是选其中一个。 首先，我需要回顾用户之前的问题历史。用户之前询问过关于Lasso和弹性网络是否不能手动确定保留特征数量的问题，当时我详细解释了这些方法如何通过调整正则化参数间接控制特征数量，并给出了替代方案，比如互信息初筛后再用Lasso。现在用户排除了Lasso和弹性网络，可能是因为他们发现这些方法无法直接指定特征数量，或者调参过程太复杂，尤其是样本量小的情况下可能不稳定。 现在用户的情况是小样本（193），特征数量53，正负比2:3，虽然不算极度不平衡，但可能还是需要处理，用户提到可能用SMOTE。这里需要注意SMOTE的使用顺序，正确的顺序应该是先划分训练测试集，然后在训练集上进行SMOTE，再进行特征选择和标准化，避免数据泄露。不过用户已经计划使用RobustScaler进行标准化，可能需要注意标准化是否在SMOTE之后进行，因为SMOTE生成新样本时，如果先标准化，可能会引入偏差。 特征选择方面，用户排除了RFE（递归特征消除），可能是因为RFE运行速度慢，尤其是在特征较多时，而且需要多次训练模型，对于XGBoost这样的集成方法，RFE可能效率不高。Lasso和弹性网络也被排除，可能是因为用户希望更直接的方法，或者之前尝试过效果不理想。 用户现在考虑互信息（Mutual Information），是否要组合其他方法还是单独使用。需要评估不同特征选择方法的优缺点，尤其是在小样本情况下的表现，以及运行速度。 互信息（Mutual Information, MI）是一种基于信息论的方法，衡量特征与目标变量之间的相关性，属于过滤式方法，计算速度快，不依赖于模型，适合作为初步筛选。但MI可能无法捕捉非线性关系，或者在高维情况下可能不够准确，不过XGBoost本身可以处理非线性，所以MI作为初步筛选可能有效。 另一种方法是基于模型的特征重要性，比如XGBoost自带的特征重要性，但用户可能需要在训练前进行特征选择，而不是在模型训练后。或者，可以使用Permutation Importance，但这需要训练模型后计算，可能不太适合作为预处理步骤。 此外，还有方差阈值（Variance Threshold），但用户的数据已经标准化，可能大部分特征的方差会被保留，不太适用。ANOVA F值适用于分类问题，但同样是过滤式方法，可能和MI类似。 用户希望运行速度快，所以需要避免包裹式方法（如RFE）和嵌入式方法（如Lasso，已经被排除）。过滤式方法（如MI，ANOVA）和基于模型的方法（如基于树模型的特征重要性）可能是候选。 组合方法可能指的是先用MI做初步筛选，再用其他方法进一步缩减，比如先选Top 20，再用XGBoost的重要性进一步选择，或者结合统计方法。但组合方法可能会增加计算时间，需要权衡效果和速度。 考虑到用户的数据量小，53个特征不算特别多，可能直接使用MI已经足够，或者结合XGBoost的特征重要性。另外，用户提到可能使用SMOTE，需要注意在特征选择前还是后进行。正确的流程应该是：划分训练测试集 → 在训练集上应用SMOTE → 标准化 → 特征选择 → 训练模型。但标准化应该在特征选择之后还是之前？通常，标准化应该在特征选择之后，因为某些特征选择方法可能对方差敏感。但用户使用RobustScaler，可能对异常值鲁棒，不过需要确定步骤顺序是否正确。 可能的流程是： 1. 划分训练集和测试集 2. 在训练集上应用SMOTE（注意仅对训练集） 3. 标准化（RobustScaler）拟合在训练集，然后转换训练集和测试集 4. 特征选择（基于训练集标准化后的数据） 5. 训练XGBoost 但特征选择应该在标准化之后，因为标准化可能影响特征的重要性，尤其是基于方差的方法。不过对于MI来说，标准化可能不影响，因为MI是基于概率分布的。所以顺序可能没问题。 回到特征选择方法，用户需要快速且有效的方法。互信息计算速度快，适合作为第一步。可以先用MI选择Top K个特征，然后可能结合其他方法，但用户可能希望尽量减少步骤，所以单独使用MI可能更好。 另外，XGBoost本身具有内置的特征重要性，可以在训练后获取，但用户需要在训练前做特征选择，所以可能需要两阶段：先用MI筛选，再用XGBoost训练，同时允许模型在训练时进一步选择重要特征。或者，直接让XGBoost处理所有特征，但用户可能希望减少过拟合，尤其是在小样本情况下。 综合来看，用户的场景下，推荐使用互信息进行初步特征选择，因为运行速度快，且适合与后续的XGBoost结合。如果担心MI可能遗漏某些重要特征，可以结合方差阈值（但可能不适用），或者直接使用MI选择较高数量的特征（比如Top 20），然后让XGBoost在训练时进一步通过特征重要性进行筛选。但用户可能希望明确减少特征数量，所以单独使用MI可能更合适。 此外，考虑到样本量小，可能需要使用交叉验证来评估特征选择的稳定性。例如，在交叉验证的每个折中进行特征选择，但这样会增加计算量。不过用户可能更倾向于一次性特征选择以提高速度。 总结建议： 1. 使用互信息（Mutual Information）进行特征选择，因为它快速且适合分类问题。 2. 确定要保留的特征数量，可以通过交叉验证选择最优的K值，或者根据领域知识选择。 3. 结合SMOTE时，确保在训练集上进行，避免数据泄露。 4. 标准化步骤应在特征选择之后，但RobustScaler对异常值不敏感，可能不影响结果。 5. 由于样本量小，多次验证特征选择结果的稳定性，可能使用Stratified K-Fold来确保类别比例。 另外，用户提到放弃了Lasso和弹性网络，但或许可以考虑使用基于树模型的特征选择方法，比如SelectFromModel结合XGBoost，但这需要在训练过程中进行，可能更适合作为后续步骤。不过用户可能希望预处理阶段完成特征选择，因此互信息更适合。</think>--- ### **解决方案** 针对你的数据特点（**193样本、53个特征、正负比2:3、大部分为心率变异值**），结合**XGBoost模型**和**RobustScaler标准化**的需求，以下是优化的特征选择策略： --- ### **1. 推荐方法：互信息（Mutual Information）初筛 + XGBoost内置重要性验证** #### **步骤说明** 1. **互信息初筛**： - **原理**：计算每个特征与目标变量的统计相关性，适合分类问题且运行极快。 - **优点**：直接筛选出与目标关联强的特征，避免噪声干扰。 - **操作**： ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif # 选择Top 15-20个特征（根据交叉验证调整） selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=20) X_selected = selector.fit_transform(X_train_scaled, y_train) ``` 2. **XGBoost内置重要性验证**： - **原理**：XGBoost训练后输出特征重要性（如`gain`或`cover`），可二次验证互信息结果。 - **优点**：利用模型自身特性捕捉非线性关系，弥补互信息的潜在不足。 - **操作**： ```python import xgboost as xgb model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss') model.fit(X_selected, y_train_smote) # 使用SMOTE增强后的数据 # 获取特征重要性并筛选Top 10-15 importance = model.feature_importances_ selected_idx = np.argsort(importance)[-10:] ``` #### **为什么选择此组合？** - **速度**：互信息计算复杂度低（$O(n \cdot \text{features})$），适合小数据。 - **效果**：互信息初筛去除非相关特征，XGBoost重要性进一步优化，避免过拟合。 - **兼容性**：与SMOTE和RobustScaler无缝衔接（见下方流程说明）。 --- ### **2. 完整流程与注意事项** #### **数据预处理流程** 1. **划分训练集/测试集**： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) ``` 2. **SMOTE过采样（仅训练集）**： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE smote = SMOTE(sampling_strategy='minority') X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train) ``` 3. **标准化（RobustScaler）**： ```python from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train_smote) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` 4. **特征选择（互信息初筛）**： ```python selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=20) X_train_selected = selector.fit_transform(X_train_scaled, y_train_smote) X_test_selected = selector.transform(X_test_scaled) ``` 5. **训练XGBoost并验证重要性**： ```python model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss') model.fit(X_train_selected, y_train_smote) # 可视化重要性 xgb.plot_importance(model, max_num_features=15) ``` --- ### **3. 关键优化点** #### **(1) 特征数量选择** - **互信息的K值**：通过交叉验证选择最佳特征数（例如用`GridSearchCV`测试k=10,15,20）。 - **代码示例**： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline pipeline = Pipeline([ ('selector', SelectKBest(mutual_info_classif)), ('classifier', xgb.XGBClassifier()) ]) param_grid = {'selector__k': [10, 15, 20]} search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=5, scoring='roc_auc') search.fit(X_train_scaled, y_train_smote) ``` #### **(2) 稳定性增强** - **多次交叉验证**：因样本量小（193），需多次验证特征选择结果的稳定性。 - **Bootstrap验证**：重复采样并统计特征被选中的频率，保留高频特征。 --- ### **4. 替代方案对比** | **方法** | **速度** | **效果** | **适用场景** | |---------------------|----------|----------|----------------------------------| | 互信息+XGBoost验证 | ⚡⚡⚡ | ★★★★ | 小数据、需快速筛选 | | 方差阈值 | ⚡⚡⚡ | ★★ | 仅过滤低方差特征（心率变异值可能全高方差） | | Permutation Importance | ⚡ | ★★★ | 需训练模型后计算，速度较慢 | --- ### **5. 总结建议** - **优先选择**：**互信息初筛（Top 15-20）+ XGBoost重要性二次验证**。 - **避免操作**： - 不要在SMOTE前做特征选择（会导致过采样时丢失关键特征）。 - 避免标准化前筛选（RobustScaler对异常值鲁棒，顺序不影响互信息）。 - **调参重点**：通过交叉验证确定最佳特征数（k）和XGBoost的超参数（如`max_depth`, `learning_rate`）。
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