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RSS订阅原创 2021-04-16
智慧海洋-数据分析)根据教程说明，本次通过pandas分析渔船数据的轨迹特征，并尝试找出具有强区分性质的特征。由于数据量较大，本次还加载了 multiprocessing 库，用于加速数据读取和运算。渔船数据的训练集特征如下：共有约270万数据点，其中，time和type为对象类型，因此无describe统计信息。此外，训练集无缺测值。从三类渔船作业方式样本中分别挑选3个样本，进行展示如下：可以看出：中间的围网作业方式较容易根据轨迹形态区分，其轨迹多会出现圈形；刺网的轨迹比较直线化，这根该
2021-04-16 23:51:06
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原创 阿里心电图--调参
阿里心电图–调参本轮进入调参环节。根据以往经验，我在模型中加深了叶节点的深度，由 ‘num_leaves’: 2 ** 5, 改为 2** 6。也试过将该值改为2**7，但是效果并没有提升。此外，针对样本不均衡的问题，增加参数：‘class_weight’: ‘balanced’, 并将：‘n_estimators’: 500。此外，我也改过seed值，但似乎产生了负效果，这里仍保持‘seed’： 2021本轮调参纯手动进行，因为没有太多的计算资源。输出结果比baseline稍好一些。参数具体设置
2021-03-25 23:00:30
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转载 阿里心电图数据特征分析
直观感受一下各类心电图的特征。首先，我通过两个函数，分别用于筛选各类别样本，和画图。def data_query(datain, category):data = train.query(‘label==@category’).drop([‘id’,‘label’], axis=1).reset_index(drop=True)print(f’Shape of category {category} is {data.shape}’)return datadef plot_test01(data,
2021-03-19 19:43:26
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空空如也
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