这种方法简单易行，但在生产环境中需要考虑以下几点： 冲突概率：rand.Int63() 生成的ID是伪随机的。
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和目标列名 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 # 加载训练数据和测试数据 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] logger.info('Splitting ') models={ 'LinearRegression':LinearRegression(), 'Lasso':Lasso(), 'Ridge':Ridge(), 'Elasticnet':ElasticNet(), 'RandomForestRegressor': RandomForestRegressor(), 'GradientBoostRegressor()' : GradientBoostingRegressor(), "AdaBoost" : AdaBoostRegressor(), 'DecisionTreeRegressor' : DecisionTreeRegressor(), "SupportVectorRegressor" : SVR(), "KNN" : KNeighborsRegressor() } 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相应的调用方式也需要修改：try: config = ConfigurationManager() model_trainer_config = config.get_model_trainer_config() model_trainer = ModelTrainer(model_trainer_config) model_trainer.initiate_model_training() # 无需传递参数 except Exception as e: raise e注意事项 配置文件检查： 确保 model_trainer_config 对象包含了正确的数据路径和目标列名等信息。
例如，写一个通用的for_each_and_do模板函数： template <typename Container, typename Func> void for_each_and_do(const Container& c, Func f) { for (const auto& elem : c) { f(elem); } } 调用时传入lambda： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5}; for_each_and_do(numbers, [](int n) { std::cout << n * 2 << " "; }); // 输出：2 4 6 8 10 模板参数Func自动推导出lambda的具体类型，无需显式指定。
支持短参数 flag 包本身的设计并不区分单破折号 - 和双破折号 --。
表单大师AI 一款基于自然语言处理技术的智能在线表单创建工具，可以帮助用户快速、高效地生成各类专业表单。
需包含<string>头文件，并调用getline(cin, str)将输入存入string对象。
当它们发现导入路径与实际包名不符时，会认为包结构异常，从而中断操作。
import: 导入所需的包，包括 log 用于日志输出，net/http 用于创建 Web 服务器。
什么是指针接收者 指针接收者是指在定义方法时，接收者是一个指向结构体类型的指针。
方法很多，效率也各有不同，选对方法能让你的代码跑得更快。
通过详细阐述PHP的继承机制，我们展示了如何巧妙地重构代码，使具有相同功能或相关联的类能够和谐共存，从而避免致命错误，确保程序流畅运行，并提升代码的组织性和可维护性。
在 UBI8-Python Docker 镜像中使用 Pip 在使用 Red Hat UBI8-Python 镜像构建 Docker 镜像时，你可能会遇到 pip 命令无法找到的问题。
本教程将提供一个清晰、专业的解决方案，利用PySide6/PyQt6和imageio库来解决这些问题。
下面介绍几种实用且高效的合并方式。
基本上就这些。
基本语法 re.match(pattern, string, flags=0) pattern：正则表达式模式 string：要匹配的字符串 flags：可选标志位，如 re.IGNORECASE、re.MULTILINE 等 返回值是一个 match 对象，包含匹配信息；如果没有匹配，则返回 None。
随着项目规模扩大，手动部署已无法满足快速迭代需求，自动化发布与版本控制成为DevOps实践中的关键环节。
错误报告级别: 切勿全局关闭 E_NOTICE 错误报告。
1. 编写 Go 代码 首先，我们需要编写 Go 代码，其中包含我们想要暴露给 Ruby 的函数。
识别高亮原子： 遍历贡献值列表，将贡献值大于0的原子索引收集起来。

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