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读童话的狼

当标签是分类型的时候，离散型特征还需要进行独热编码或者（0-1）化吗

要编码的，有序的就顺序编码，无序的就哑变量编码

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读童话的狼

TypeError: only integer scal ar arr ays can be converted to a scalar index

可以换种写法[i for item in ohe.categories_ for i in item]

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读童话的狼

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [MinError 5]

在安装命令后加上--userpip install imblearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --user

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读童话的狼

anaconda 安装imblearn报错

网络问题，可以通过添加镜像的方式解决使用新的命令pip install imblearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

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liting李

datetime,time函数的参数有哪些

time.strftime里面有很多参数，可以让你能够更随意的输出自己想要的东西：下面是time.strftime的参数：strftime(format[, tuple]) -> string将指定的struct_time(默认为当前时间)，根据指定的格式化字符串输出python中时间日期格式化符号：%y 两位数的年份表示（00-99）%Y 四位数的年份表示（000-9999）%m 月份（01-1

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liting李

python中timestamp如何转换为datetime

timestamp转换为datetime要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法： from datetime import datetimet = 1429417200.0 print(datetime.fromtimestamp(t))2015-04-19 12:20:00注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，

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liting李

python timestamp如何转为转为本地时间（东八区）

一般timestamp时间戳格式为10位，如果是13位，则需要除以1000，以1554369904000为例，计算这个数字的本地时间。如果使用t=1554369904000datetime.datetime.fromtimestamp（t/1000）得到的是：(2019, 4, 4, 17, 25, 4) 然而这个时间并不是我想要的，和我想要的时间差了8个时区。那么可以使用datetime.

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liting李

python中如何将HTTP头部中的GMT时间转换成datetime时间格式

需求背景：目前在做接口的自动化测试平台，由于接口用例执行后返回的结果中的时间是http头部时间，时间格式为‘Tue, 08 May 2018 06:17:00 GMT’，现在想将它转换成‘2018-05-08 06:17:00’这种格式方法：1、先看下如何将datetime类型转换成HTTP头所用的GMT时间格式字符串import datetimeGMT_FORMAT = '%a, %d %b

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liting李

可迭代对象和迭代器是什么关系

可迭代对象不一定是迭代器，迭代器一定是可迭代对象。因为迭代器一定会实现 __ iter __ 方法，而可迭代对象尽管实现了 __ iter __ 也不一定实现 __ next __方法。二者的关系可以用下图表示。

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liting李

如何区分迭代器和可迭代对象

区分迭代器和可迭代对象的原则是：具有 __iter__() 方法的对象称为可迭代对象。该方法可获取其迭代器对象；具有 __iter__() 方法和 __next__() 方法的对象称为迭代器对象。该方法能够自动返回下一个结果，当到达序列结尾时，引发 StopIteration 异常。迭代对象本身不一定是迭代器，但可以通过其 __iter__() 方法得到对应的迭代器对象。定义可迭代对象，必须实现

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liting李

python报错 can only concatenate str (not "int") to str

源代码如下图所示：报错原因是export_graphviz中的class_namesc参数为字符串形式，而np.unique为int类型，字符类型不一致所致。解决方案：将np.unique转为str的格式就可以了

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dulinlin@cda

pandas将小数变成百分数

比如有Dataframe数据data，data.x列是小数0.1,0.2data.x.apply(lambda x: format(x, '.2%'))，该列转变成10%,20%

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莫丽

ROC曲线：比较两个分类模型好坏的可视化工具

ROC曲线的作用： 1.较容易地查出任意界限值时的对类别的识别能力 2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的RO

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莫丽

梯度下降法

梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度

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莫丽

Python基本数据类型详细介绍

Python基本数据类型详细介绍1、空（None）表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。2、布尔类型（Boolean）在Python中，None、任何数值类型中的0、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、F

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读童话的狼

分析一个案例时是先拆分数据集还是先做数据预处理？

预处理分开做，不然训练集信息会泄露给测试集

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读童话的狼

roc曲线中的阈值是怎么确定的？

ROC曲线图中，越靠近(0,1)的点对应的模型分类性能越好，曲线上的任一个点都对应一个阈值，一般来说，选取的最优阈值=max(TPR-FPR)所对应的阈值

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读童话的狼

网格搜索每次运行的结果都不一样啊？哪次是最优的呢？

可以通过设置随机种子来控制没有办法求得全局最优，现在得到的最优解也只是基于这个随机种子下的最优解，不设置随机种子每次运行的最优解都不一样的，只能一个得到相对最优的解

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读童话的狼

当节点4中类别1和类别2的样本数量相同时，该节点的类别标签如何确定？

会有可能出现数量一样的情况，这个时候就50%靠猜，一般参数里面可以设置最小不纯度差值来避免这种情况

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读童话的狼

左闭右开，能再举个例子吗？

左闭右开，比如第一个分组[13,28),表示取值是从13到28，包含13但是不包含28，下一组是[28,43),是包含28，不包含43

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