Contrived FieldCache Load Test: Lucene 2.4 VS Lucene 2.9

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public class ContrivedFCTest extends TestCase {
public void testLoadTime() throws Exception {
Directory dir = FSDirectory.getDirectory(System.getProperty("java.io.tmpdir") + File.separator + "test");
IndexWriter writer = new IndexWriter (dir, new SimpleAnalyzer(), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
writer.setMergeFactor(37);
writer.setUseCompoundFile(false);
for(int i = 0; i < 5000000; i++) {
Document doc = new Document();
doc.add (new Field ("field", "String" + i, Field.Store.NO, Field.Index.NOT_ANALYZED));
writer.addDocument(doc);
}
writer.close();

IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
long start = System.currentTimeMillis();
FieldCache.DEFAULT.getStrings(reader, "field");
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("load time:" + (end - start)/1000.0f + "s");
}
}


The results?

Lucene 2.4: 150.726s
Lucene 2.9: 9.695
这个错误表明你的环境中 `statsmodels` 库的版本可能过旧,导致无法导入 `AutoReg` 类。`AutoReg` 是在较新的 `statsmodels` 版本中引入的(0.12.0 及以上)。如果你使用的是旧版本的 `statsmodels`,需要先升级库。 ### 解决方案 #### 1. 升级 `statsmodels` 库 在终端或命令行中运行以下命令来升级 `statsmodels`: ```bash pip install --upgrade statsmodels ``` 或者如果你使用的是 Anaconda 环境,可以运行: ```bash conda update statsmodels ``` #### 2. 验证升级是否成功 运行以下代码来检查 `statsmodels` 的版本: ```python import statsmodels print(statsmodels.__version__) ``` 确保版本号为 0.12.0 或更高。 --- ### 如果仍然无法解决 如果升级后问题依旧存在,可以尝试使用 `AR` 模型(旧版中的自回归模型)作为替代方案。以下是使用旧版 `AR` 模型的代码示例: ```python from statsmodels.tsa.ar_model import AR from random import random # contrived dataset data = [x + random() for x in range(1, 100)] # 模拟的随机数据 # fit model model = AR(data) # 使用旧版 AR 模型 model_fit = model.fit() # make prediction yhat = model_fit.predict(len(data), len(data)) print("Predicted value:", yhat) ``` --- ### 代码解释 1. **导入库**: ```python from statsmodels.tsa.ar_model import AR from random import random ``` - `AR` 是旧版 `statsmodels` 中的自回归模型类。 - `random` 用于生成随机数。 2. **生成数据**: ```python data = [x + random() for x in range(1, 100)] ``` - 创建一个长度为99的数据集,其中每个值是其索引加上一个随机的小数值。 3. **构建并拟合模型**: ```python model = AR(data) model_fit = model.fit() ``` - 使用 `AR` 构建自回归模型。 - 调用 `fit()` 方法训练模型。 4. **进行预测**: ```python yhat = model_fit.predict(len(data), len(data)) print("Predicted value:", yhat) ``` - 使用训练好的模型对下一个时间点进行预测。 --- ### 注意事项 - 如果你使用的是新版本的 `statsmodels`,推荐使用 `AutoReg`,因为它提供了更多功能和更好的性能。 - 在实际应用中,建议对时间序列数据进行预处理(如差分、标准化等),以提高模型的预测效果。 --- ###
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