model.setParams(): Sets multiple parameters at once. :param params: dict mapping parameter names to their values. model.getNConss(): Retrieve the number of constraints. model.getNVars(): Retrieve number of variables in the problems model.getNVars(): Retrieve number of variables in the problem...
set_params(**params) 设置此估计器的参数。 transform(X) 根据特征范围缩放X的特征。 代码语言:javascript 复制 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x_2 = MinMaxScaler().fit_transform(X) plt.scatter(x_2[:,0], x_2[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool) plt.title("MinMaxScaler") plt.show(...
get_params([deep])Get parameters for this estimator. inverse_transform(X[, copy])Scale back the data to the original representation partial_fit(X[, y])Online computation of mean and std on X for later scaling. set_params(**params)Set the parameters of this estimator. transform(X[, y, ...
方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、 set_params(**params) 数据二值化 代码语言:javascript 复制 preprocessing.binarize(X,threshold=0.0, copy=True): 将数据转化为 0 和 1,其中小于等于 threshold 为 0,可用于稀疏数据 scipy.sparse 代码语言:ja...
Python 中有四种内置的数据结构——列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)。 1.序列 列表、元组和字符串可以看作序列(Sequence)的某种表现形式。 序列的主要功能是资格测试(Membership Test)(也就是 in 与 not in 表达式)和索引 操作(Indexing Operations),它们能够允许我们直接获取序列中的特定项...
schema.clone = True params = [param0, param1, param2] return params 使用派生的输出 以上示例中显示的最后一个参数是派生输出参数。派生的输出参数可用于下列五种工具: 输出与输入相同的工具,例如计算字段或以上所示示例。计算字段可更改输入表中特定字段的值,但不会创建新表或修改输入的方案。可在编辑工具...
train_set = lgb.Dataset(train_features, train_labels) def objective(params, n_folds = N_FOLDS): """Objective function for Gradient Boosting Machine Hyperparameter Tuning""" # Perform n_fold cross validation with hyperparameters # Use early stopping and evalute based on ROC AUC ...
set 可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此两个set可以做数学意义上的交集、并集 s = set([1, 2, 3]) # set的传入参数是一个list s # {1, 2, 3} s.add(4) # set.add(key) s.remove(4) # set.remove(key) s = set([1, 2, 3, 4]) ...
() self.is_need_clear_config = False self.exportcfg = None def set_exportcfg(self, export_value): logging.info('Import configuration file.') if export_value is not None: self.exportcfg = export_value def print_startup_info(self): def get_info_str(info): return str(info) print_...
() self.is_need_clear_config = False self.exportcfg = None def set_exportcfg(self, export_value): logging.info('Import configuration file.') if export_value is not None: self.exportcfg = export_value def print_startup_info(self): def get_info_str(info): return str(info) print_...