得分最小的轮调

该博客介绍了一种算法,用于求解给定数组在经过某种旋转操作后,找到最长连续相同元素子数组的起始索引。通过计算元素间的增减情况,找到最大得分索引。

/**

* @param {number[]} nums

* @return {number}

*/

var bestRotation = function(nums) {

const n = nums.length;

const diffs = new Array(n).fill(0);

for (let i = 0; i < n; i++) {

const low = (i + 1) % n;

const high = (i - nums[i] + n + 1) % n;

diffs[low]++;

diffs[high]--;

if (low >= high) {

diffs[0]++;

}

}

let bestIndex = 0;

let maxScore = 0;

let score = 0;

for (let i = 0; i < n; i++) {

score += diffs[i];

if (score > maxScore) {

bestIndex = i;

maxScore = score;

}

}

return bestIndex;

};

### 回答1: XGBoost调参代码包括:1. 学习率:“eta”参数 2. 树深度:“max_depth”参数 3. 树的分裂:“min_child_weight”参数 4. 子采样:“subsample”参数 5. 正则化:“lambda”参数 6. 惩罚系数:“alpha”参数 7. 目标函数:“objective”参数 8. 树的叶子节点分裂:“gamma”参数 ### 回答2: XGBoost 是一种广泛使用的机器学习算法,具有高效性和准确性。对于 XGBoost 模型的调参,以下是一些常用的代码示例: 1. 设置基本参数: ```python import xgboost as xgb params = { 'booster': 'gbtree', # 选择基础学习器为决策树 'objective': 'binary:logistic', # 二分类问题 'eval_metric': 'logloss', # 评估指标为对数损失 'eta': 0.1, # 学习率 'max_depth': 5, # 决策树的最大深度 'min_child_weight': 1, # 叶子节点需包含的最小实例权重总和 'subsample': 0.8, # 每棵树采样的训练实例比例 'colsample_bytree': 0.8, # 每棵树采样的特征比例 'seed': 42 # 随机种子数 } dtrain = xgb.DMatrix(X_train, y_train) # 创建训练数据集 ``` 2. 交叉验证调参: ```python cv_results = xgb.cv( params=params, # 参数 dtrain=dtrain, # 训练数据集 num_boost_round=100, # 弱学习器迭代次数 nfold=5, # 交叉验证折数 early_stopping_rounds=10, # 当模型在指定迭代轮数内不再提升时停止训练 metrics='logloss', # 评估指标 seed=42 # 随机种子数 ) cv_results['test-logloss-mean'].min() # 最低平均对数损失值 cv_results['test-logloss-mean'].argmin() # 最低平均对数损失值对应的轮数 ``` 3. 网格搜索调参: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'max_depth': [3, 5, 7], 'min_child_weight': [1, 3, 5] } xgb_model = xgb.XGBClassifier(**params) # 创建 XGBoost 分类器对象 grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 在训练数据集上进行网格搜索 grid_search.best_params_ # 最佳参数组合 grid_search.best_score_ # 最佳得分 ``` 这些是调参中的一些常用代码示例,通过调整参数和交叉验证或网格搜索来优化 XGBoost 模型的表现。 ### 回答3: xgboost是一种集成学习方法,常用于解决分类和回归问题。它的调参对于模型的性能和泛化能力至关重要。下面是xgboost调参的代码示例: 1. 导入相关库和模块: ```python import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import GridSearchCV ``` 2. 准备数据集: ```python # 假设数据集为X_train和y_train ``` 3. 初始化xgboost模型: ```python model = xgb.XGBRegressor() # 或者 # model = xgb.XGBClassifier() ``` 4. 设置参数搜索范围: ```python param_grid = {'n_estimators': [100, 500, 1000], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2], 'max_depth': [3, 4, 5], 'subsample': [0.8, 1.0], 'colsample_bytree': [0.8, 1.0]} ``` 5. 使用GridSearchCV进行参数搜索: ```python grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy') grid_search.fit(X_train, y_train) ``` 6. 输出最佳参数组合: ```python print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_) ``` 7. 使用最佳参数训练和预测: ```python best_model = grid_search.best_estimator_ best_model.fit(X_train, y_train) # 假设测试集为X_test y_pred = best_model.predict(X_test) ``` 8. 评估模型性能: ```python from sklearn.metrics import accuracy_score print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 需要注意的是,以上仅是xgboost调参的示例代码,实际情况下可能需要根据具体问题和数据进行调整。另外,xgboost还有很多其他参数可供调节,如正则化参数lambda、gamma等,也可以通过Bayesian优化或其他方法进行参数搜索。
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