import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split class ModelTrainer: def __init__(self, model_trainer_config): self.model_trainer_config = model_trainer_config def initiate_model_training(self): try: # 从配置文件中读取数据路径 train_data_path = self.model_trainer_config.train_data_path test_data_path = self.model_trainer_config.test_data_path target_column = self.model_trainer_config.target_column # 读取数据 train_data = pd.read_csv(train_data_path) test_data = pd.read_csv(test_data_path) # 划分特征和目标变量 X_train = train_data.drop([target_column], axis=1) X_test = test_data.drop([target_column], axis=1) y_train = train_data[[target_column]] y_test = test_data[[target_column]] # ... 模型训练代码 ... # 使用 X_train, X_test, y_train, y_test 进行模型训练和评估 model_report:dict = ModelTrainer.evaluate_model(X_train,y_train, X_test, y_test, models) print(model_report) print("\n====================================================================================") logger.info(f'Model Report : {model_report}') # to get best model score from dictionary best_model_score = max(sorted(model_report.values())) best_model_name = list(model_report.keys())[ list(model_report.values()).index(best_model_score) ] best_model = models[best_model_name] print(f"Best Model Found, Model Name :{best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") print("\n====================================================================================") logger.info(f"Best Model Found, Model name: {best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") logger.info(f"{best_model.feature_names_in_}") ModelTrainer.save_obj( file_path = self.model_trainer_config.trained_model_file_path, obj = best_model ) except Exception as e: logger.info('Exception occured at model trianing') raise e相应地，调用方式也需要修改：model_trainer_config.initiate_model_training() # 不需要传递参数注意事项： 确保配置文件中train_data_path、test_data_path和target_column的值正确，并且指向正确的数据文件和目标变量列名。
例如，SendVerificationEmailListener 可以先查询用户是否已成功存储，如果未存储则直接返回。
纯虚函数语法为virtual 返回类型 函数名(参数)=0;，=0表示无默认实现。
这通常通过.htaccess文件（对于Apache服务器）或服务器配置文件来实现。
本文旨在解决 Laravel 开发中表单提交时，由于路由参数传递不正确导致的 "Missing required parameter" 错误。
而在已移除 Python 2 的现代系统中，pip 通常直接指向 Python 3。
一键抠图 在线一键抠图换背景 30 查看详情 // Controller1.php public function get() { $controller2 = app('App\Http\Controllers\Controller2'); // 获取 Controller2 的实例 $param1 = 'param1_value'; $param2 = 'param2_value'; $response = $controller2->index($param1, $param2); // ... } // Controller2.php public function index($param1, $param2) { dd(['param1' => $param1, 'param2' => $param2]); }2. 使用 route() 函数生成 URL 并重定向 如果需要在 Controller2 中处理请求，可以将参数添加到 URL 中，然后使用 route() 函数生成 URL 并重定向。
切片的大小是动态的，并且 unsafe.Sizeof(slice) 返回的是切片头（slice header，包含指针、长度和容量）的字节大小，而非其底层数据内容的字节大小。
order: 排序字段，存储用户指定的排名值。
2. 切换到脚本所在目录 在系统命令行中，使用 cd (change directory) 命令来导航到你的Python脚本所在的文件夹。
36 查看详情 用一个右值（临时对象）初始化新对象，例如：MyClass obj2(std::move(obj1)); 或 MyClass obj2(MyClass()); 函数返回一个匿名临时对象（非引用），且不被优化时，可能调用移动构造 通过 std::move 将左值显式转换为右值引用后进行初始化 容器操作中（如vector.push_back(std::move(obj))）插入即将失效的对象 注意：只有当类中声明了移动构造函数（或移动赋值运算符）时，编译器才不会禁用移动语义。
这种显示方式对于理解变量的实际值毫无帮助，严重影响了调试效率。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；$myArray = array( array( 'score' => array('100','200'), 'name' => 'Sam', 'subject' => 'Data Structures' ), array( 'score' => array('300','400'), 'name' => 'Tanya', 'subject' => 'Advanced Algorithms' ), array( 'score' => array('500','600'), 'name' => 'Jack', 'subject' => 'Distributed Computing' ) ); // 尝试使用之前的方法将失败，因为 array_column($myArray, 'score') 会返回一个包含数组的数组 // 例如：[['100','200'], ['300','400'], ['500','600']] // array_search('100', [['100','200'], ...]) 无法直接在这些子数组中查找在这种情况下，我们需要一种新的策略来“扁平化”这些嵌套的子数组，以便array_search能够正确工作。
std::range_error: 当结果超出有效范围，但未溢出时。
选择合适的解析器 不同的XML解析器适用于不同场景，根据复杂节点的特点选择更高效的解析方式： DOM解析器：将整个XML文档加载到内存中，形成树结构，适合需要频繁访问或修改节点的场景。
这段代码永远不会被执行，但却会增加代码的复杂性，降低可读性，并可能给未来的维护者带来困惑。
核心原因是模板不是普通代码，编译器只有在实例化时才知道具体类型，因此成员函数的定义通常必须和声明放在同一个头文件中。
使用 http_build_query() 函数： 如果 URL 中包含多个参数，可以使用 http_build_query() 函数来构建 URL。
本文探讨了如何在go语言中实现一个功能，即从`io.reader`接口读取数据，直到遇到一个特定的多字节字符串作为分隔符，并返回分隔符之前的所有内容。
答案：C++日程管理系统需选合适数据结构、模块化设计及友好界面。

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