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  • 如何处理Python单个valval列表?
    千次阅读
    2021-01-14 12:38:19

    我经常遇到这个问题:我正在创建一个需要对值执行一系列操作的函数,无论该值是单个值还是值列表.

    有一种优雅的方式来做到这一点:

    def convert_val(val):

    do a series of things to each value, whether list or single val

    return answer or list of answers

    而不是我一直在做什么?:

    def convert_val(val):

    if isinstance(val, list):

    ... do a series of things to each list item,

    return a list of answers

    else:

    ... do the same series, just on a single value

    return a single answer

    一种解决方案是创建一个sub_convert()来执行一系列操作,然后只调用一次或迭代,具体取决于传入convert()的类型.

    另一种方法是创建一个接受参数(value,sub_convert())的convert().

    其他建议更紧凑,更优雅,最好是一体化?

    (我在这里做了几次搜索,看看我的问题是否已经解决.如果有问题,我的意见.)

    谢谢,

    JS

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  • 压缩感知之TVAL3算法

    2015-10-13 09:26:48
    压缩感知,TVAL3的算法,用于单像素相机的图像重构,国外某位大牛写的
  • val(val是什么意思)

    千次阅读 2021-05-22 18:20:48
    i在C语言中Val是一个将由数字符号(包括正负号、小数点)组成的字符型数据转换成相应的数值型数据的函数,语法格式是Val(string),若字符串内出现非数字字符,那么.VAL,英文缩写。在生物化学中,Val表示缬氨酸(Valine...

    有这么一个C语言程序 : int i; long val; for(i=0;i

    在C语言中Val是一个将由数字符号(包括正负号、小数点)组成的字符型数据转换成相应的数值型数据的函数,语法格式是Val(string),若字符串内出现非数字字符,那么.

    VAL,英文缩写。在生物化学中,Val表示缬氨酸(Valine),是一种α氨基酸,也是人体八种必需氨基酸之一。在编程语言中VAL是一个把字符串转为数值的函数,它返回.

    val表示VAL()函数 功能:返回由数字组成的字符表达式的数字值. 语法结构VAL(cExpression) 其中,字符表达式最多由16位数字组成,若超过16位,则对其圆整. 举例.

    数据库编程语言中VAL表示数值型

    Val 函数 返回包含于字符串内的数字,字符串中是一个适当类型的数值。语法 Val(string) string 参数可以是任何有效的字符串表达式.说明 Val 函数,在它不能识别为数字的.

    val:将字符串转化为数,正数无符号,负数带符号 val用法:val(n) n是一字符串,必须是数型的不然会出错 例如 val(a)=35 val(a)=.25 val(a)=-1.5 你说的应该是才学vb中的“.

    Val:将字符复串转化为数,正数无符号制,负数带符号 Val用法:Val(n) n是一字符串,必须是数型的百不然会出错 例如 Val(a)=35 Val(a)=.25 Val(a)=-1.5 你说的应该度是.

    将一个数据行变量转换成数字长整型变量如 text1.text = "10" text2.text = "11" text. text1.text = "10" text2.text = "11" text3.text = val(text1.text)+val(text2.text) 这样就.

    val 和i一样是一个变量名字 但类型为 long,

    将字符串内的数字转成适当类型的数值(大多是变体型) 语法:Val(string) 遇到非数字字符时,停止转换,但 &O、&H、空白、制表符和换行符这些字符除外 Val(" 12 34a .

    这是一个把字符串转为数值的函数。 它返回包含于字符串内的数字,字符串中是一个适当类型的数值。 语法 Val(string) 必要的 string 参数可以是任何有效的字符串表达.

    return val;是什么

    1、val是一个用户自定义变量名称,这里应该是value的简写。val++ 是自增运算的意思,相当于val = val + 1。2、c语言的前置++和后置++,称为自增运算符前置--和后置--称.

    为什么val("2+3+4+5")的值是2??

    val(a) 返回字符串a中从左到右第一个非数字字符(当然第一个字符是“-”“+”号以及第一个出现的小数点都算作“数字字符”)之前的所有字符的“数字值”。在val("2+.

    val(text1.text)中我写入0.05那个值会变成0,该怎么改啊? 我是从数据库中读。

    val是一个将字符串参数转换成数值的函数,字符串参数中一般要含有数字,且以数字开头,val函数才会将其中的数字转换成适当的数值。它能识别小数点和进位符号:&O.

    类型转换函数VAL(字符串表达式)将数字字符串换成数值如:VAL("-3.85")=-3.85 VAL("vb5.0")=0 VAL("12 bC")=12 VAL与CSTR功能相反,CSTR将数值表达式.

    text22)X=text1 + text23)S=val(text1) + text24)X=val(text1) + text2

    字符串就是一串字符,当然,一个字符在vb中也被认定为字符串12345 这个是数字,. 数字类型转化成字符串str(12345)="12345"val 是把字符串中的数字转化成数字val(.

    把字符串形式的数字转换成数值,如"123"是字符串,val("123")的结果是123,是数值

    我用的是SQL7,在语言编辑区我输入了“VAL”函数名后,“VAL”并没有。

    Cint()函数 Cint(Num)'把非数字类型的数字字符转换为数字 Cint("1")'转换结果为数字 1

    from dcl where val(shengfen)= 0" & , cnn, adOpenStatic 最后一句代码里的 .

    Val 函数,在它不能识别为数字的第一个字符上,停止读入字符串。那些被认为是数值的一部分的符号和字符,例如美圆号与逗号,都不能被识别。但是函数可以识别进位.

    谁可以给我好好讲讲?? 希望讲的通俗一些 不要大片复制别人的东西

    Val是将字符串转化为数字,正数无符号,负数带符号 Val用法:Val(Sting) String是一字符串,必须是数字型的,不然会报错! 例如:一个文本框里输人123的字符,那么.

    展开全文
  • cross_val_score的用法

    千次阅读 2021-12-05 21:16:10
    cross_val_score 交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式:简单交叉验证(HoldOut检验)、cv(k-fold交叉验证)、自助法。 交叉验证优点: 1:交叉验证用于评估...

    cross_val_score
    交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式:简单交叉验证(HoldOut检验)cv(k-fold交叉验证)自助法

    交叉验证优点:

    1:交叉验证用于评估模型的预测性能,尤其是训练好的模型在新数据上的表现,可以在一定程度上减小过拟合。
    2:还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。
    

    常用的是k折交叉验证方法,其流程为:

    1、首先,将全部样本划分成k个大小相等的样本子集;
    2、依次遍历这k个子集,每次把当前子集作为验证集,其余所有样本作为训练集,进行模型的训练和评估;
    3、最后把k次评估指标的平均值作为最终的评估指标。在实际实验中,k通常取3,5,10.
    

    主要用来判断模型拟合的好坏,下面主要介绍下其函数内部各个参数含义:

    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    
    cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch="2*n_jobs", error_score=np.nan)
    
    estimator:估计器,也就是模型
    X, y:数据,标签值
    soring:调用的方法
    cv:交叉验证生成器或可迭代的次数
    n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部)
    verbose:日志冗长度,int:冗长度,0:不输出训练过程,1:偶尔输出,>1:对每个子模型都输出
    fit_params:传递给估计器的拟合方法的参数
    pre_dispatch:控制并行执行期间调度的作业数量。减少这个数量对于避免在CPU发送更多作业时CPU内存消耗的扩大是有用的。
    

    pre_dispatch该参数可以是:

    none,在这种情况下,所有的工作立即创建并产生。将其用于轻量级和快速运行的作业,以避免由于按需产生作业而导致延迟
    一个int,给出所产生的总工作的确切数量
    一个字符串,给出一个表达式作为n_jobs的函数,如'2 * n_jobs'
    

    常见的soring方法有
    在这里插入图片描述
    例如

    from sklearn import metrics
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    from sklearn import svm
    from sklearn import datasets
    
    clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
    iris = datasets.load_iris()
    scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, scoring='f1_macro')
    print(scores)
    

    cv参数
    当CV是整数时,cross_val_score默认使用KFoldStratifiedKFold策略,后者会在估计器派生ClassifierMixin时使用。

    也可以通过传入一个交叉验证迭代器来使用其他交叉验证策略,比如:

    from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
    
    n_samples = iris.data.shape[0]
    cv = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.3, random_state=0)
    scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=cv)
    
    print(scores)
    

    最后用一个例子调用交叉验证函数来进行模型的一个参数优化

    from sklearn import datasets	#自带数据集
    from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score	#划分数据 交叉验证
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  #一个简单的模型,只有K一个参数,类似K-means
    import matplotlib.pyplot as plt
    iris = datasets.load_iris()		#加载sklearn自带的数据集
    X = iris.data 			#这是数据
    y = iris.target 		#这是每个数据所对应的标签
    train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(X,y,test_size=1/3,random_state=3)	#这里划分数据以1/3的来划分 训练集训练结果 测试集测试结果
    k_range = range(1,31)
    cv_scores = []		#用来放每个模型的结果值
    for n in k_range:
        knn = KNeighborsClassifier(n)   #knn模型,这里一个超参数可以做预测,当多个超参数时需要使用另一种方法GridSearchCV
        scores = cross_val_score(knn,train_X,train_y,cv=10,scoring='accuracy')  #cv:选择每次测试折数  accuracy:评价指标是准确度,可以省略使用默认值,具体使用参考下面。
        cv_scores.append(scores.mean())
    plt.plot(k_range,cv_scores)
    plt.xlabel('K')
    plt.ylabel('Accuracy')		#通过图像选择最好的参数
    plt.show()
    best_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)	# 选择最优的K=3传入模型
    best_knn.fit(train_X,train_y)			#训练模型
    print(best_knn.score(test_X,test_y))	#看看评分
    

    也可以根据时间的多少进行不同模型速度的检测:

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    from xgboost import XGBClassifier
    from lightgbm import LGBMClassifier
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    import time
    
    clf1 = LogisticRegression()
    clf2 = RandomForestClassifier()
    clf3 = AdaBoostClassifier()
    clf4 = GradientBoostingClassifier()
    clf5 = XGBClassifier(eval_metric='mlogloss')#这里不添加里面的参数会产生警告,原因版本问题objective ‘binary:logistic’ was changed from ‘error’ to ‘logloss’.
    clf6 = LGBMClassifier()
    
    for clf, label in zip([clf1, clf2, clf3, clf4, clf5, clf6], [
            'Logistic Regression', 'Random Forest', 'AdaBoost', 'GBDT', 'XGBoost',
            'LightGBM'
    ]):
        start = time.time()
        scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5)
        end = time.time()
        running_time = end - start
        print("Accuracy: %0.8f (+/- %0.2f),耗时%0.2f秒。模型名称[%s]" %
              (scores.mean(), scores.std(), running_time, label))
    

    如果同时模型需要多个参数进行优化会用到网格搜索法,具体见链接
    模型调参利器 gridSearchCV(网格搜索)

    展开全文
  • sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较

    万次阅读 多人点赞 2020-03-12 11:02:36
    cross_val_score:得到K折验证中每一折的得分,K个得分取平均值就是模型的平均性能 cross_val_predict:得到经过K折交叉验证计算得到的每个训练验证的输出预测 方法: cross_val_score:分别在K-1折上训练模型,...

    交叉验证的概念,直接粘贴scikit-learn官网的定义:


    scikit-learn中计算交叉验证的函数:

    cross_val_score:得到K折验证中每一折的得分,K个得分取平均值就是模型的平均性能

    cross_val_predict:得到经过K折交叉验证计算得到的每个训练验证的输出预测


    方法:

    cross_val_score:分别在K-1折上训练模型,在余下的1折上验证模型,并保存余下1折中的预测得分

    cross_val_predict:分别在K-1上训练模型,在余下的1折上验证模型,并将余下1折中样本的预测输出作为最终输出结果的一部分

    结论:

    cross_val_score计算得到的平均性能可以作为模型的泛化性能参考

    cross_val_predict计算得到的样本预测输出不能作为模型的泛化性能参考


    代码样例:

    from sklearn import datasets
    import numpy as np
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn import datasets
    import numpy as np
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    
    # 加载鸢尾花数据集
    iris = datasets.load_iris()
    iris_train = iris.data
    iris_target = iris.target
    print(iris_train.shape)
    print(iris_target.shape)
    (150, 4)
    (150,)
    
    # 构建决策树分类模型
    tree_clf = DecisionTreeClassifier()
    tree_clf.fit(iris_train, iris_target)
    tree_predict = tree_clf.predict(iris_train)
    ​
    # 计算决策树分类模型的准确率
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    print("Accuracy:", accuracy_score(iris_target, tree_predict))
    Accuracy: 1.0
    
    # 交叉验证cross_val_score输出每一折上的准确率
    from sklearn.model_selection import cross_val_predict, cross_val_score, cross_validate
    tree_scores = cross_val_score(tree_clf, iris_train, iris_target, cv=3)
    print(tree_scores)
    [0.98039216 0.92156863 1.        ]
    
    # 交叉验证cross_val_predict输出每个样本的预测结果
    tree_predict = cross_val_predict(tree_clf, iris_train, iris_target, cv=3)
    print(tree_predict)
    print(len(tree_predict))
    print(accuracy_score(iris_target, tree_predict))
    [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
     1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
     2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
     2 2]
    150
    0.96
    
    print(tree_clf.predict(iris_train))
    [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
     2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
     2 2]
    
    # 交叉验证cross_validate对cross_val_score结果进行包装,并包含fit的时间等信息
    tree_val = cross_validate(tree_clf, iris_train, iris_target, cv=3)
    print(tree_val)
    {'fit_time': array([0., 0., 0.]), 'score_time': array([0., 0., 0.]), 'test_score': array([0.98039216, 0.92156863, 0.97916667])}
    
    ​
    
    ​
    

    交叉验证评价方式scoring的参数链接:3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions — scikit-learn 1.0.2 documentation

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