您好，请问‘训练集与测试集准确率相差20%以上则认为是过拟合’这句话是源自哪篇论文？

解析解：最小二乘法

数值优化方法：

①梯度下降法

②牛顿法

③拟牛顿法

④共轭梯度法

⑤坐标轴下降法

图片加载不出来，文章写的很好，很清晰

测试

weight=float(input("你的体重是多少Kg?"))
height=float(input("你的身高是多少米?"))
BMI = weight/(height * height)
if BMI < 18.5:
  print("你属于体重过轻")
else:
  if BMI < 23.9:
    print("你属于正常")
  else:
    if BMI < 27.9:
      print("你属于超重")
    else:
      print("你属于肥胖")

很详细啊

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我这刚才的代码里面"td_device_proxy"这个字段就相当于“score1”，只是名字不同

data["score1均匀分箱"]=pd.qcut(data["score1"],5,labels=["a","b","c","d","e

你的命令错误的地方应该是data.columns=

["td_device_proxy"]

你要把这一句删掉

后面的命令改为

data["score1均匀分箱"]=pd.qcut(data["td_device_proxy"],5,labels=["a","b","c","d","e

数据是这个样子的

你把你的data数据框看下：用下面的命令

data.head()

我从23列中挑选其中的一列【td_device_proxy】进行分箱，但是提示错误，代码如下

data.columns=["td_device_proxy"]

data["td_device_proxy均匀分箱"]=pd.qcut(data["td_device_proxy"],5,labels=["a","b","c","d","e"])

提示错误如下：

data1=pd.DataFrame(np.random.random_integers(1,1000,(100,3)))

data1.columns=["x1","x2","x3"]

上面这两句的意思是导入数据或者生成模拟数据，只要生成一个数据框对象就行，根据你前面的截图，你已经有数据框了，不需要执行这两句。

你需要用到的是下面这句

data1["x1均匀分箱"]=pd.qcut(data1["x1"],4,labels=["a","b","c","d"])

pd.qcut是对变量进行分位数分箱，data1["x1"]是你对哪个变量进行分箱，4是分箱分成4类，labels参数设定这四类的标签，如果不设定就会用0、1、2、3代替。

可以解释下每个位置都需要输入什么参数吗，然后还想根据分箱画图的代码有吗

你试一下下面的代码

import pandas as pd

import numpy as np

#模拟一些数据

data1=pd.DataFrame(np.random.random_integers(1,1000,(100,3)))

data1.columns=["x1","x2","x3"]

data1["x1均匀分箱"]=pd.qcut(data1["x1"],4,labels=["a","b","c","d"])

设：初始污物量=a0、处理x小时后的污物量=ax

于是得到污水处理模型：ax+1=ax-ax*12%=0.88ax，转化为基础表达式为ax=(0.88)xa0，其中x为污水处理的小时数

1. 一天为24小时，即a24=(0.88)24*a0≈0.0465*a0，即一天后大于处理掉95.35%的污物；

2. 处理掉一半，即ax=0.5*a0，0.5=(0.88)x，x=log0.5/log0.88≈5.42小时；

不够详细