支付宝接口参数详谈

需要的参数如下

  1. gateway,    支付接口 https://www.alipay.com/cooperate/gateway.do?
  2. service,    服务参数 trade_create_by_buyer
  3. partner,    合作商伙伴ID  在支付宝注册之后 “我的商家服务”里面可以获取
  4. sign_type,    加密协议 MD5
  5. out_trade_no,    时间
  6. subject,    商品名称
  7. body,    商品描述
  8. payment_type,    支付类型
  9. price,    价格
  10. show_url,    展示商品地址
  11. seller_email,    卖家帐号
  12. key,    安全效验码    在支付宝注册之后 “我的商家服务”里面可以获取
  13. return_url,    重定向地址
  14.  _input_charset,    服务器编码 utf-8
  15. notify_url,    服务器通知地址
  16. logistics_type,    平邮 POST
  17. logistics_fee,    平邮价格
  18. logistics_payment,    谁支付邮费 BUYER_PAY
  19. logistics_type_1,    快递 EXPRESS
  20. logistics_fee_1,    快递价格
  21. logistics_payment_1,谁支付邮费 BUYER_PAY
  22. quantity    数量

3和12 可以在这里找到

支付宝

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alon1982/archive/2008/11/25/1340494.html

### XGBoost的工作原理 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过构建一系列弱学习器(通常是决策树),并将其组合成强学习器来完成复杂的预测任务。其核心思想在于最小化目标函数中的损失项和正则化项[^3]。 #### 加法模型与目标函数 XGBoost采用加法模型的形式,即每一轮迭代都会新增一棵树 \( f_t(x) \),并将这棵树的结果加入到当前模型中。具体来说,第 \( t \) 轮更新后的预测值可以表示为: \[ \hat{y}_i^{(t)} = \hat{y}_i^{(t-1)} + f_t(x_i) \] 其中,\( f_t(x) \) 是本轮新增的一棵回归树,而 \( \hat{y}_i^{(t-1)} \) 表示前 \( t-1 \) 轮累积得到的预测值[^4]。 为了找到最优的 \( f_t(x) \),XGBoost定义了一个带正则化的目标函数: \[ \text{Obj}(\theta) = \sum_{i=1}^n l(y_i, \hat{y}_i) + \Omega(f_k) \] 这里,\( l(y_i, \hat{y}_i) \) 是损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的差距;\( \Omega(f_k) \) 则是对单棵树复杂度的惩罚项,形式如下: \[ \Omega(f) = \gamma T + \frac{1}{2}\lambda ||w||^2 \] 其中,\( T \) 代表叶子节点的数量,\( w \) 是各叶子节点上的权重向量,参数 \( \gamma \) 和 \( \lambda \) 控制着正则化的强度[^3]。 #### 近似分裂点查找 在实际操作过程中,由于直接求解精确的最佳分割点可能代价过高,因此XGBoost引入了一种近似的分裂策略。该方法首先统计候选特征的所有实例分布情况,并按照增益最大原则选取最佳划分位置[^4]。 另外值得注意的是,当面对大规模稀疏输入数据时,XGBoost能够自动识别缺失值并合理分配样本至左子叶或右子叶方向之一,从而进一步提升了效率与效果[^4]。 ### 实现步骤概述 以下是利用XGBoost进行建模的主要流程: 1. **准备阶段**: 对原始数据集执行必要的预处理操作,比如填补空缺字段、转换类别型属性等; 2. **初始化设置**: 明确指定待解决的任务类型(如回归或者二元分类)、评价指标以及超参数范围; 3. **训练过程**: 使用历史经验指导下的随机搜索技术调整内部结构直至收敛为止; 4. **验证分析**: 借助交叉检验手段评估最终成果的质量水平; 5. **部署上线**: 将经过充分测试确认无误之后的成品导出保存以便后续重复调用[^1]。 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # Load data and split into training/testing sets. data = load_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target) dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) params = { 'objective': 'reg:squarederror', 'max_depth': 6, 'eta': 0.1, } bst = xgb.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=100) preds = bst.predict(dtest) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, preds)) print("RMSE:", rmse) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值