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RSS订阅原创 xgboost的两种使用方法（python代码）
正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本的权重，模型效果更好。例如，当正负样本比例为1:10时，scale_pos_weight=10。值越小，越容易过拟合（值较大时，避免模型学习到局部的特殊样本）。含义：训练每棵树时，使用的数据占全部训练集的比例。含义：训练每棵树时，使用的特征占全部特征的比例。含义：在验证集上，当连续n次迭代，分数没有提高后，提前终止训练。含义：学习率，控制每次迭代更新权重时的步长，默认0.3。值越小，越容易欠拟合。含义：树的深度，默认值为6，典型值3-10。
2024-07-05 16:14:48
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原创 RAG评估方法-四种方法、两个自动化评估工具，中文/英文RAG评估数据集
RAG自动评估工具，RAG自动数据生成，RAG公开数据集，RAG中文数据集，RAG英文数据集
2024-02-29 18:20:52
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原创 sklearn中的fit_transform、获取特征、标签转换
sklearn的数据预处理的功能，如fit(),transform()和fit_transform()。获取特征、标签转换
2023-03-03 17:47:02
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空空如也
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