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  • 日常杂谈

    1.函数传递过程中,参数前的单星号代表任意数量的参数,双星号代表dict与参数之间的转换;形参带星号代表将多余的实参整合到该形参里,实参带星号代表将该参数分解传递

    2.LabelEcoder:将参数编码为[0, n-1]范围的数字

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    le = LabelEncoder()
    le.fit([1,5,67,100])
    le.transform([1,1,100,67,5])

    3.

    one_value_cols = [col for col in train.columns if train[col].nunique() <= 1]

    4.折线图

    x = [1, 2, 1, 2, 3]
    y = [1, 2, 1, 3]
    plt.plot(range(len(x)), x, c = 'r')
    plt.plot(range(len(y)), y, c = 'b')
    plt.show()

    5.概率分布图

    x = [1, 2, 1, 2, 3]
    plt.hist(x)
    plt.show()

     6.对df某列计数

    df[col].value_counts(dropna=False, normalize=True)
    返回series

    20191006

    1.特征工程利用mean,std创建新的特征,应该在进行k折交叉验证之后进行,否则会导致信息泄露

    2.xgboost gpu安装需要python版本>=3.5

    3.参数调优大杀器:https://www.jianshu.com/p/35eed1567463

    best = fmin(fn=objective, # function
                space=space, # dict, params
                algo=tpe.suggest,
                max_evals=27) # max work
    best_params = space_eval(space, best)

    4.参数后面有多个括号,意为函数套函数

    def test5(x):
        print 'test5_param = ', x
        def test6(x):
            print 'test6_param = ', x
            return x * x
        return test6
    print test5(1)(2)
    output:
    test5_param
    = 1 test6_param = 2 4

    5.

    sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro', sample_weight=None)
    返回roc_auc分数

    6.str.format()

    >>> print("{:.2f}".format(3.1415926));
    3.14
    
    site = {"name": "菜鸟教程", "url": "www.runoob.com"}
    print "网站名:{name}, 地址 {url}".format(**site)

    ieee大佬的notebook:https://www.kaggle.com/kabure/extensive-eda-and-modeling-xgb-hyperopt/notebook

    未完待续

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wa007/p/11624119.html
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