AndroidThings 0.7升级0.8和1.0正式版过程中出现的一些问题的处理方法

我现在做的项目是树莓派+Androidtings,主要实现数据传输和一些工业级的日常响应及文件处理,前几天将Androidthings0.7.0升级到0.8,今天又将0.7和0.8升级到1.0,中间遇到了好多问题,主要包括以下一些:

一、修改intent filter

        在升级前查看Androidthings的API的时候发现,升级以后需要修改配置文件(AndroidManifest.xml),最开始的一点就是修改主页的路径配置,将原先的主路径“intent filter“中的“IOT_LAUNCHER ”改为了 “android.intent.category.HOME“,因为0.8.0以后“IOT_LAUNCHER ”将被弃用,而且API中说到,这个有利于启动硬件以后不会再退出Android软件,返回主界面

<!-- 启动时自启动android Things的主程序 -->
<intent-filter>
    <action android:name="android.intent.action.MAIN" />
    <category android:name="android.intent.category.HOME" />
    <category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
</intent-filter>

二、运行调试报错:java.lang.SecurityException: Caller lacks required permission com.google.android.things.permission.USE_PERIPHERAL_IO (运行环境Androidstudio3.0)

        这个错误相对于第一个问题比较棘手,因为在0.7.0的时候,IO的控制不需要申明权限,但升级0.8.0以后,及Androidthings以后的版本中,Android软件控制PIO的时候需要声明控制权限。看过API的可能知道这一点,这个权限声明需要三步:

        1、在AndroidManifest.xml中添加一段:

<uses-permission android:name="com.google.android.things.permission.USE_PERIPHERAL_IO" />

        用来声明权限

        2、如果你在之前没有在树莓派或者是硬件上运行软件,那么直接用命令行执行以下命令:

    adb install -g app-release.apk

    也就是给硬件安装软件,其中“-g”是声明运行权限的,而后面的“app-release.apk”则是你在运行这行命令前生成(build)的apk安装包,因为我用的是Androidstudio3.0,所以生成的安装包在“\app\release”下,只需要将这个安装包复制到adb文件夹底下,执行命令就可以了,执行结果必须为“success”才可以,若是以下结果,则是失败


    若是你之前在树莓派或者是硬件上运行过软件,那么执行以下命令:

adb uninstall 【AndroidManifest.xml中的软件URL(manifest标签中package的值)】        ----卸载软件

接下来的方式跟上面没安装软件的方式相同

        3、在开发环境中run,如果以上两步都没问题的话,那么运行正常

<think> 我们正在讨论机器学习模型参数网格的设置,特别是在模型调优中使用。参数包括:n_estimators、learning_rate、max_depth、subsample、colsample_bytree。这些参数常见于集成学习算法,如XGBoost(如引用[3]中提到的)或随机森林等。 ### 参数含义 1. **n_estimators**: 表示模型中基学习器的数量(树的棵树)。例如,在XGBoost中,就是树的棵数。增加n_estimators通常能提升模型性能,但也会增加计算成本,并且可能带来过拟合风险(当过多时)。引用[3]中设置`n_estimators=500`。 2. **learning_rate**(学习率,常记作$\eta$): 控制每棵树对最终结果的贡献程度。较小的学习率意味着需要更多的树(n_estimators)来达到较好的性能,但通常能获得更稳健的模型。引用[3]中设置`learning_rate=0.05`。 3. **max_depth**: 树的最大深度。控制树的复杂度,深度越大,模型越复杂,容易过拟合;深度较小可能欠拟合。引用[3]中设置`max_depth=6`。 4. **subsample**: 训练每棵树时使用的样本子集比例(01之间)。设置小于1可以防止过拟合,因为每棵树只使用部分样本训练,增加了随机性。引用[3]中设置`subsample=0.8`。 5. **colsample_bytree**: 训练每棵树时使用的特征子集比例(01之间)。类似于随机森林中的特征采样,增加随机性,防止过拟合。引用[3]中设置`colsample_btree=0.8`(注意:在XGBoost中参数名为`colsample_bytree`)。 ### 参数网格设置(Grid Search)的使用 参数网格设置是超参数调优的一种常用方法,通过定义一组参数组合,然后使用交叉验证评估每种组合的性能,最后选择最佳组合。步骤如下: 1. **定义参数网格**: 将需要调优的参数及其候选值组成一个字典(或列表)。例如: ```python param_grid = { 'n_estimators': [100, 500, 1000], 'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1], 'max_depth': [3, 6, 9], 'subsample': [0.6, 0.8, 1.0], 'colsample_bytree': [0.6, 0.8, 1.0] } ``` 2. **选择评估指标**: 根据问题类型(分类或回归)选择合适的评估指标(如准确率、AUC、F1分数等)。引用[2]中使用了准确率、精确率、召回率、F1值等。 3. **使用网格搜索(如`GridSearchCV`)**: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) ``` 4. **获取最优参数**: ```python best_params = grid_search.best_params_ best_model = grid_search.best_estimator_ ``` 5. **评估最优模型**: 使用测试集评估最优模型的性能(如引用[2]中的评估方法)。 ### 注意事项 - **计算成本**:网格搜索会尝试所有参数组合,因此计算量随参数数量呈指数增长。可以使用随机搜索(`RandomizedSearchCV`)替代,它随机采样参数组合。 - **过拟合风险**:在调优过程中,如果使用测试集来评估参数性能,可能会导致过拟合。因此,网格搜索内部使用交叉验证(如5折)来评估参数组合,避免直接使用测试集。 - **参数依赖**:注意参数之间的依赖关系(如`learning_rate``n_estimators`)。通常,较小的学习率需要更多的树。 ### 总结 参数网格设置是模型调优的核心工具,通过系统地搜索参数空间来找到最佳模型配置。理解每个参数的作用(如控制模型复杂度、随机性等)有助于合理设置参数范围[^3][^4]。 §§相关问题§§ 1. 在网格搜索中如何处理参数之间的相互依赖? 2. 除了网格搜索,还有哪些超参数优化方法? 3. 如何避免在网格搜索中过拟合? 4. 在XGBoost中,如何根据问题类型(如分类或回归)调整目标函数(objective)? </think> ### 机器学习模型参数网格设置详解 #### 参数含义及作用 1. **n_estimators** - 基学习器的数量(如决策树的数量) - 值越大模型越复杂,可能提升性能但增加计算成本 - 过低会导致欠拟合,过高可能过拟合(参考引用[4]的偏差-方差权衡) *典型范围:$100 \leq X \leq 2000$* 2. **learning_rate** - 每棵树对最终结果的贡献权重($0 < \eta \leq 1$) - 小学习率需配合更多树(n_estimators↑),但模型更鲁棒 *经验值:$0.01 \leq \eta \leq 0.3$* 3. **max_depth** - 单棵树的最大深度 - 控制模型复杂度:深树捕获细节但易过拟合,浅树泛化好但可能欠拟合 *常用值:$3 \leq d \leq 10$* 4. **subsample** - 每棵树训练时采样的样本比例($0 < s \leq 1$) - 引入随机性防止过拟合(类似随机森林) *典型值:$0.7 \leq s \leq 1.0$* 5. **colsample_bytree** - 每棵树训练时采样的特征比例($0 < c \leq 1$) - 与subsample共同增强模型多样性 *推荐值:$0.5 \leq c \leq 1.0$* #### 参数网格使用场景(以XGBoost为例) ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [100, 500, 1000], # 树的数量梯度 'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1], # 学习率选择 'max_depth': [3, 5, 7], # 深度探索 'subsample': [0.7, 0.9], # 样本采样率 'colsample_bytree': [0.7, 0.9] # 特征采样率 } # 创建XGBoost分类器(引用[3]) model = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic') # 执行网格搜索(5折交叉验证) grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring='accuracy', cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最优参数组合 print(f"最优参数: {grid_search.best_params_}") ``` #### 调优建议 1. **分阶段调优** - 先粗调:大范围搜索(如n_estimators: [100,500,1000]) - 后精调:小步长细化(如n_estimators: [800,900,1000]) 2. **参数交互关系** - learning_rate↓ 需配合 n_estimators↑ - subsample/colsample_bytree↓ 可缓解过拟合(尤其当max_depth较大时) 3. **停止策略** 添加早停机制避免无效计算: ```python model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_valid, y_valid)], early_stopping_rounds=50) # 50轮无提升则停止 ``` #### 调优目标参考 根据引用[2]的评估体系,可选择: - 分类任务:`accuracy_score`, `f1_score`, `auc` - 回归任务:`RMSE`, `MAE` > 核心原则:通过参数组合平衡偏差与方差(引用[4]),在验证集性能最优的前提下避免过拟合[^3][^4]。
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