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  • 2021-04-20 08:43:23

    我想比较不同的机器学习算法.作为其中的一部分,我需要能够执行

    grid search for optimal hyperparameters.但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现.相反,我希望它看起来更像是在

    scikit-learn,但可能没有那么多的功能(例如我不需要多个网格)并用MATLAB编写.

    到目前为止,我试图理解尚未编写的grid_search.m的逻辑

    function model = grid_search(algo, data, labels, varargin)

    p = inputParser;

    % here comes the list of all possible hyperparameters for all algorithms

    % I will just leave three for brevity

    addOptional(p, 'kernel_function', {'linear'});

    addOptional(p, 'rbf_sigma', {1});

    addOptional(p, 'C', {1});

    parse(p, algo, data, labels, varargin{:});

    names = fieldnames(p.Results);

    values = struct2cell(p.Results); % a cell array of cell arrays

    argsize = 2 * length(names);

    args = cell(1, argsize);

    args(1 : 2 : argsize) = names;

    % Now this is the stumbling point.

    end

    对grid_search函数的调用应如下所示:

    m = grid_search('svm', data, labels, 'kernel_function', {'rbf'}, 'C', {[0.1], [1], [10]}, 'rbf_sigma', {[1], [2], [3]})

    m = grid_search('knn', data, labels, 'NumNeighbors', {[1], [10]}, 'Distance', {'euclidean', 'cosine'})

    然后第一个调用将尝试rbf内核与Constraints和Sigmas的所有组合:

    {'rbf', 0.1, 1}

    {'rbf', 0.1, 2}

    {'rbf', 0.1, 3}

    {'rbf', 1, 1}

    {'rbf', 1, 2}

    {'rbf', 1, 3}

    {'rbf', 10, 1}

    {'rbf', 10, 2}

    {'rbf', 10, 3}

    args变量背后的想法是它是{‘name1′,’value1′,’name2′,’value2′,…,’nameN’,’valueN’}形式的单元格数组,稍后将会出现传递给相应的算法:algo(data,labels,args {:}). {name1′,’name2′,…,’nameN’}部分很容易.问题是我不能不知道如何在每一步创建{‘value1′,’value2′,…,’valueN’}部分.

    我知道每个人都不知道机器学习术语这就是为什么下面是一个自包含的例子:

    假设TARDIS的船员可能包括以下类别的生物:

    tardis_crew = {{'doctor'}, {'amy', 'clara'}, {'dalek', 'cyberman', 'master'}}

    由于Timelord,Companion和Villain总有一个地方,请告诉我如何生成以下单元格数组:

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'amy', 'Villain', 'dalek'}

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'amy', 'Villain', 'cyberman'}

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'amy', 'Villain', 'master'}

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'clara', 'Villain', 'dalek'}

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'clara', 'Villain', 'cyberman'}

    {'Timelord', 'doctor', 'Companion', 'clara', 'Villain', 'master'}

    解决方案应该是通用的,即如果一个类中的生物数量发生变化或者添加了更多类生物,它应该仍然有效.我非常感谢一步一步的descritption而不是代码.

    PS:原始grid_search.m的non-stripped github版本可能会让你更好地了解我的意思.

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    适用于2017b版本以后的版本,之前的老版本可能有所出入

    打开matlab机器学习工具箱选择决策树模型进行训练

    选择准确度较高的决策树进行导出,点击右上角生成函数

    导出后将已知变量进行替换(可以参考我ROC那篇博文)

    确定要调整的参数,本文以下图箭头所指两参数为例:

     

    这两个参数分别为最大分裂数和分裂准则,为了找到具体的分裂准则,我们打开fitctree函数的内部,步骤如下:

    ctrl+F进行搜索即可: 

     

     然后将内容放入元胞数组中,并设置最大分裂次数的搜索范围为1到30:

     在代码外层添加两个循环体i,j,然后修改参数:

    修改完毕后再循环末尾储存每次的结果,红框内第一行为求混淆矩阵的函数,第二行用于求F1分数,其中F1分数位于stats结构体中microAVG的最后一行:

    运行程序后寻找最大的F1分数的位置:

     

    如果找的较好的F1分数,可在代码最前边加上rng随机数种子保存起来,否则下次运行会丢失结果。从上图中可以看出最大分裂次数为4、分裂准则为twoing时F1分数最好。

    利用heatmap进行搜索可视化:

     利用之前导出的函数在修改参数为最佳参数后进行预测,预测时将下图注释部分进行注释,然后加一行代码:trainedClassifier.predictFcn(data2)  %  data2为需要预测的数据

     

     源代码(其中data1为训练集,data2为需要预测的数据):

    %% 网格法过程
    trainingData = data1;
    inputTable = trainingData;
    predictorNames = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
    predictors = inputTable(:, predictorNames);
    response = inputTable.VarName5;
    isCategoricalPredictor = [false, false, false, false];
    
    % 下面这两个变量在计算F1分数时会用到
    ClassNames = unique(response); % y中各类的名称
    group = response;  % y所在的那一列(真实的类别)
    % Train a classifier
    % This code specifies all the classifier options and trains the classifier.
    
    SplitCriterion = {'gdi','twoing','deviance'}; %分裂准则有三个可以选的,这里用元胞数组保存
    MaxNumSplits = 1:30;  % 最大分裂数(因为这个问题比较简单,我这里搜索设置的最大分裂数的上界是30)
    num_i = length(SplitCriterion);  % 第一个超参数SplitCriterion的可能性有3种
    num_j = length(MaxNumSplits);  % 第二个超参数MaxNumSplits的可能性有30种
    MICRO_F1_SCORE = zeros(num_i,num_j); % 初始化最后得到的结果(初始化是为了加快代码运行速度)
    mywaitbar = waitbar(0);   % 设置一个进度条
    TOTAL_NUM = num_i*num_j;  % 总共要计算多少次
    now_num = 0; % 已经计算了多少次
    for i = 1:num_i
        for j = 1:num_j
            rng(520)  % 设定随机数种子,保证结果的可重复性(这里的520也可以换成其他的数字)
            %   注意,如果超参数是字符类型的话,它是被保存在元胞数组中的,取出时需要使用大括号才能得到字符型
            classificationTree = fitctree(...
                predictors, ...
                response, ...
                'SplitCriterion', SplitCriterion{i}, ...
                'MaxNumSplits', MaxNumSplits(j), ...
                'Surrogate', 'off', ...
                'ClassNames', categorical({'变色鸢尾'; '山鸢尾'; '维吉尼亚鸢尾'}));
            
            %       'SplitCriterion' - Criterion for choosing a split. One of 'gdi'
            %                        (Gini's diversity index), 'twoing' for the twoing
            %                        rule, or 'deviance' for maximum deviance reduction
            %                        (also known as cross-entropy). Default: 'gdi'
            
            %       'MaxNumSplits' - Maximal number of decision splits (or branch
            %                        nodes) per tree. Default: size(X,1)-1
            
            % Create the result struct with predict function
            predictorExtractionFcn = @(t) t(:, predictorNames);
            treePredictFcn = @(x) predict(classificationTree, x);
            trainedClassifier.predictFcn = @(x) treePredictFcn(predictorExtractionFcn(x));
            
            % Add additional fields to the result struct
            trainedClassifier.RequiredVariables = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
            trainedClassifier.ClassificationTree = classificationTree;
            trainedClassifier.About = 'This struct is a trained model exported from Classification Learner R2017a.';
            trainedClassifier.HowToPredict = sprintf('To make predictions on a new table, T, use: \n  yfit = c.predictFcn(T) \nreplacing ''c'' with the name of the variable that is this struct, e.g. ''trainedModel''. \n \nThe table, T, must contain the variables returned by: \n  c.RequiredVariables \nVariable formats (e.g. matrix/vector, datatype) must match the original training data. \nAdditional variables are ignored. \n \nFor more information, see <a href="matlab:helpview(fullfile(docroot, ''stats'', ''stats.map''), ''appclassification_exportmodeltoworkspace'')">How to predict using an exported model</a>.');
            
            % Extract predictors and response
            % This code processes the data into the right shape for training the
            % model.
            inputTable = trainingData;
            predictorNames = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
            predictors = inputTable(:, predictorNames);
            response = inputTable.VarName5;
            isCategoricalPredictor = [false, false, false, false];
            
            % Perform cross-validation
            partitionedModel = crossval(trainedClassifier.ClassificationTree, 'KFold', 5);
            
            % Compute validation predictions
            [validationPredictions, validationScores] = kfoldPredict(partitionedModel);
            
            % Compute validation accuracy
            validationAccuracy = 1 - kfoldLoss(partitionedModel, 'LossFun', 'ClassifError');
            
            % 下面就是计算每一次循环得到的micro F1分数
            C = confusionmat(group,validationPredictions,'Order',ClassNames);
            stats = statsOfMeasure(C);
            MICRO_F1_SCORE(i,j) = stats.microAVG(end);
            
            % 更新进度条
            now_num = now_num+1;
            mystr=['计算中...',num2str(100*now_num/TOTAL_NUM),'%'];
            waitbar(now_num/TOTAL_NUM,mywaitbar,mystr);
            
        end
    end
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    %% 热力图
    
    MICRO_F1_SCORE
    % figure(5)  % 画一个热力图
    % heatmap(MaxNumSplits,SplitCriterion,MICRO_F1_SCORE)
    figure(6) % 第一列和其他相比太小了 去掉第一列重画
    h_graph = heatmap(MaxNumSplits(2:end),SplitCriterion,MICRO_F1_SCORE(:,2:end));
    h_graph.XLabel = '最大分裂数';
    h_graph.YLabel = '分裂准则';
    
    
    
    
    
    
    
    
    %% 保存最佳位置
    best_micro_f1_score = max(MICRO_F1_SCORE(:))
    %找到MICRO_F1_SCORE第一次出现最大值的位置
    [r,c] = find(MICRO_F1_SCORE == best_micro_f1_score,1); 
    best_SplitCriterion = SplitCriterion{r} % 分裂准则,元胞数组用大括号取出元素
    best_MaxNumSplits = MaxNumSplits(c)  % 决策树的最大分裂数
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    %%下面我们使用最优模型进行预测:
    trainingData = data1;
    inputTable = trainingData;
    predictorNames = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
    predictors = inputTable(:, predictorNames);
    response = inputTable.VarName5;
    isCategoricalPredictor = [false, false, false, false];
    
    % Train a classifier
    % This code specifies all the classifier options and trains the classifier.
    classificationTree = fitctree(...
        predictors, ...
        response, ...
        'SplitCriterion', best_SplitCriterion, ...
        'MaxNumSplits', best_MaxNumSplits, ...
        'Surrogate', 'off', ...
        'ClassNames', categorical({'变色鸢尾'; '山鸢尾'; '维吉尼亚鸢尾'}));
    
    % Create the result struct with predict function
    predictorExtractionFcn = @(t) t(:, predictorNames);
    treePredictFcn = @(x) predict(classificationTree, x);
    trainedClassifier.predictFcn = @(x) treePredictFcn(predictorExtractionFcn(x));
    
    % Add additional fields to the result struct
    % trainedClassifier.RequiredVariables = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
    % trainedClassifier.ClassificationTree = classificationTree;
    % trainedClassifier.About = 'This struct is a trained model exported from Classification Learner R2017a.';
    % trainedClassifier.HowToPredict = sprintf('To make predictions on a new table, T, use: \n  yfit = c.predictFcn(T) \nreplacing ''c'' with the name of the variable that is this struct, e.g. ''trainedModel''. \n \nThe table, T, must contain the variables returned by: \n  c.RequiredVariables \nVariable formats (e.g. matrix/vector, datatype) must match the original training data. \nAdditional variables are ignored. \n \nFor more information, see <a href="matlab:helpview(fullfile(docroot, ''stats'', ''stats.map''), ''appclassification_exportmodeltoworkspace'')">How to predict using an exported model</a>.');
    % 
    % % Extract predictors and response
    % % This code processes the data into the right shape for training the
    % % model.
    % inputTable = trainingData;
    % predictorNames = {'VarName1', 'VarName2', 'VarName3', 'VarName4'};
    % predictors = inputTable(:, predictorNames);
    % response = inputTable.VarName5;
    % isCategoricalPredictor = [false, false, false, false];
    % 
    % % Perform cross-validation
    % partitionedModel = crossval(trainedClassifier.ClassificationTree, 'KFold', 5);
    % 
    % % Compute validation predictions
    % [validationPredictions, validationScores] = kfoldPredict(partitionedModel);
    % 
    % % Compute validation accuracy
    % validationAccuracy = 1 - kfoldLoss(partitionedModel, 'LossFun', 'ClassifError');
    
    predict_final_result=trainedClassifier.predictFcn(data2);%预测的结果

     参考:代码参考数学建模清风老师的代码,本文章仅用于整理分享学习笔记,无任何商业用途,若有意见可联系本人删除

    展开全文
  • 参数优化网格搜索

    千次阅读 2020-06-07 21:20:15
    使用Python完成网格搜索法在机器学习和深度学习的小案例!

    网格搜索法在机器学习和深度学习中的使用

    1.项目简介

      在机器学习和深度学习中,经常需要进行超参数优化。其中,网格搜索法在小批量的超参数优化时被经常使用,该项目是一个多分类(26个类别)问题。
      使用Jupyter Notebook完成,代码和数据文件

    2.机器学习案例

    2.1导入相关库

    from sklearn import svm  # 支持向量机库
    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split  # 拆分数据集
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索法
    from sklearn import metrics  # 用于模型评估
    

    2.2导入数据

    filepath = 'E:/Jupyter/Mojin/超参数优化/data/letterdata.csv'
    letters = pd.read_csv(filepath)
    letters.shape
    letters.tail(10)  # 返回数据后10行
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,总共有2万个数据,17个指标,其中,letter为目标变量,其余16个指标为特征变量。

    2.3拆分数据集

    features = letters.columns[1:]
    trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(letters[features], letters[['letter']], 
                                                  test_size=0.2, 
                                                  random_state=1234)
    

    2.4网格搜索法

    C = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2]
    kernel = ['rbf', 'sigmoid']
    Hyperparameter = dict(C=C, kernel=kernel)  # 将超参数范围包成字典
    
    grid = GridSearchCV(estimator=svm.SVC(),  # 支持向量机中的SVC模型
                        param_grid=Hyperparameter)
    
    # 模型在训练数据集上的拟合
    grid_result = grid.fit(trainX, trainY)
    
    # 返回最佳参数组合
    print('Best:%f using %s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,最佳参数组合:C:‘0.2’,kernel:‘rbf’,准确率:0.914125。

    2.5使用最优参数重新训练模型

    SVC = svm.SVC(kernel='rbf', C=0.2, gamma='scale').fit(trainX, trainY)
    pred = SVC.predict(valX)  # 预测
    print('模型预测的准确率:{0}'.format(metrics.accuracy_score(valY, pred)))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    3.深度学习案例

    3.1导入相关库

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import Dropout
    import pandas as pd
    import random  # 随机库
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索法
    from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier  # Keras库分类模型封装器
    from keras.utils.np_utils import to_categorical  # Keras库独热编码
    

      KerasClassifier是将深度模型包装传递给网格搜索法的接口,具体说明见官方文档

    3.2导入数据

    filepath = 'E:/Jupyter/Mojin/超参数优化/data/letterdata.csv'
    letters = pd.read_csv(filepath)
    letters.shape
    letters.tail(10)
    
    # 将letter指标数据类型转换成category
    letter = letters['letter'].astype('category')
    # 使用标签的编码作为真正的数据
    letters['letter'] = letter.cat.codes
    letters.tail(10)
    
    # 提取特征变量并转换成数组格式
    X = letters[letters.columns[1:]].values
    X.shape
    Y = letters[['letter']].values
    Y.shape
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    # 独热编码
    Y = to_categorical(Y)
    Y.shape
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,经过独热编码Y的维度从1变为26。

    3.3拆分数据集

    random_index = random.sample(list(range(X.shape[0])), X.shape[0])
    train_size = int(X.shape[0] * 0.8)
    train_index = random_index[:train_size]
    test_index = random_index[train_size:]
    
    trainX = X[train_index]
    trainX.shape
    trainY = Y[train_index]
    
    testX = X[test_index]
    testY = Y[test_index]
    

    3.4构造模型

    def create_model(dropout=0.2, depth=2):
        """
        dropout: Dropout层丢弃的比例,一般在0.2~0.5之间
        depth: 模型隐藏层的层数
        """
        model = Sequential()
        if depth < 2:
            raise Exception('至少两层结构')
        else:
            model.add(Dense(units=32, 
                        input_shape=(16,),  # 特征指标个数:16(trainX.shape[1])
                        activation='relu'))
            model.add(Dropout(rate=dropout))  # 防止过拟合
            for i in range(depth - 2):
                model.add(Dense(units=32,
                                    activation='relu'))
            model.add(Dense(units=26,
                            activation='softmax'))
            
            model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                      optimizer='rmsprop', 
                      metrics=['accuracy'])
            model.summary()
        return model
    
    model = KerasClassifier(build_fn=create_model)
    

    3.5网格搜索法

    # 构建需要优化的超参数范围
    depth = [3, 4, 5]
    epochs = [30, 50]
    batch_size = [100]
    param_grid = dict(depth=depth,
                      epochs=epochs,
                      batch_size=batch_size)
              
    grid = GridSearchCV(estimator=model, 
                        param_grid=param_grid)  # 默认是cv=3,即3折交叉验证
    grid.fit(trainX, trainY)
    
    # 返回最佳参数组合
    print('Best:%f using %s' % (grid.best_score_, grid.best_params_))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    3.6使用最优参数重新训练模型

    model = create_model(depth=4)
    model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=100)
    predict = model.predict(testX)
    loss, acc = model.evaluate(testX, testY)
    print('模型预测的准确率:{0}'.format(acc))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 使用网格搜索优化模型参数

    千次阅读 2019-10-04 12:19:30
    ############################# 使用网格搜索优化模型参数 ####################################### #导入套索回归模型 from sklearn.linear_model import Lasso #导入数据集拆分工具 from skle...

    1.简单网格搜索法

    • Lasso算法中不同的参数调整次数

    #############################  使用网格搜索优化模型参数 #######################################
    #导入套索回归模型
    from sklearn.linear_model import Lasso
    #导入数据集拆分工具
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    #导入红酒数据集
    from sklearn.datasets import load_wine
    #载入红酒数据集
    wine = load_wine()
    #将数据集差分为训练集与测试集
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(wine.data,wine.target,random_state=38)
    #设置初始分数为0
    best_score = 0
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            score = lasso.score(X_test,y_test)
            #令最佳分数为所有分数中的最高值
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.889
    最佳参数设置:{'alpha': 0.01, '最大迭代次数': 100}
    #将数据集差分为训练集与测试集
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(wine.data,wine.target,random_state=0)
    #设置初始分数为0
    best_score = 0
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            score = lasso.score(X_test,y_test)
            #令最佳分数为所有分数中的最高值
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.830
    最佳参数设置:{'alpha': 0.1, '最大迭代次数': 100}

    2.与交叉验证结合的网格搜索

    #导入numpy
    import numpy as np
    #导入交叉验证工具
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            scores = cross_val_score(lasso,X_train,y_train,cv=6)
            score = np.mean(scores)
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.865
    最佳参数设置:{'alpha': 0.01, '最大迭代次数': 100}
    #用最佳参数模型拟合数据
    lasso = Lasso(alpha=0.01,max_iter=100).fit(X_train,y_train)
    #打印测试数据集得分
    print('测试数据集得分:{:.3f}'.format(lasso.score(X_test,y_test)))
    
    测试数据集得分:0.819
    #导入网格搜索工具
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    #将需要遍历的参数定义为字典
    params = {'alpha':[0.01,0.1,1.0,10.0],'max_iter':[100,1000,5000,10000]}
    #定义网格搜索中使用的模型和参数
    grid_search = GridSearchCV(lasso,params,cv=6,iid=False)
    #使用网格搜索模型拟合数据
    grid_search.fit(X_train,y_train)
    #打印结果
    print('模型最高分:{:.3f}'.format(grid_search.score(X_test,y_test)))
    print('最有参数:{}'.format(grid_search.best_params_))
    
    模型最高分:0.819
    最有参数:{'alpha': 0.01, 'max_iter': 100}
    #打印网格搜索中的best_score_属性
    print('交叉验证最高得分:{:.3f}'.format(grid_search.best_score_))
    
    交叉验证最高得分:0.865

    总结 :  

    • GridSearchCV本身就是将交叉验证和网格搜索封装在一起的方法.
    • GridSearchCV虽然是个非常强悍的功能,但是由于需要反复建模,因此所需要的计算时间更长.

     

    文章引自 : 《深入浅出python机器学习》

    转载于:https://www.cnblogs.com/weijiazheng/p/10966005.html

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