一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。...1.png 执行一个唯一的管道来处理来自每个唯一输入源的事件。这种方法需要将通用功能复制和复制到每个管道中，这使得难以维护代码的通用部分。...模块化管道建设 Logstash 配置文件由 Logstash 管道执行的输入，过滤器和输出组成： 3.png 在更高级的设置中，通常有一个 Logstash 实例执行多个管道。...，两个管道中都存在文件 02_filter.cfg，该文件演示了如何在两个文件中定义和维护两个管道共有的代码，以及如何由多个管道执行这些代码。...在运行 Logstash 的终端中键入内容，然后按 Return 键为此管道创建一个事件。 完成此操作后，你应该会看到类似以下的内容： hello, the world!
交叉验证 简单训练、验证和测试分割的缺点 在本文的第2部分中,我们将数据分为训练、验证和测试集,在训练集上训练我们的模型并在验证集上对模型进行评估。...重复这个过程，直到每个折叠都被用作验证集。以下是5折交叉验证的流程： ? 将模型在同一个训练数据的不同子集进行K次训练和测试，我们可以更准确地表示我们的模型在它以前没有见过的数据上的表现。...但是在第2部分中，我们看到多元线性回归具有最好的性能指标，为什么会发生变化呢? 为了理解为什么交叉验证得到的分数与第2部分中简单的训练和验证不同，我们需要仔细看看模型在每个折叠上是如何执行的。...在随机网格搜索交叉验证中，我们首先创建一个超参数网格，我们想通过尝试优化这些超参数的值，让我们看一个随机森林回归器的超参数网格示例，并看看是如何设置它的： # Number of trees in Random...让我们看看随机网格搜索交叉验证是如何使用的。 随机森林的超参数整定 使用先前创建的网格，我们可以为我们的随机森林回归器找到最佳的超参数。因为数据集相对较小，我将使用3折的CV并运行200个随机组合。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-了解如何使用 Spring 和 RabbitMQ 创建一个简单的发布和订阅应用程序。...（内容来源：Spring中国教育管理中心） 本指南将引导您完成设置发布和订阅消息的 RabbitMQ AMQP 服务器以及创建 Spring Boot 应用程序以与该 RabbitMQ 服务器交互的过程...你也可以从 Github 上 fork 项目并在你的 IDE 或其他编辑器中打开它。 创建 RabbitMQ 消息接收器 对于任何基于消息传递的应用程序，您都需要创建一个响应已发布消息的接收器。...这个 Web 应用程序是 100% 纯 Java，您不必处理任何管道或基础设施的配置。...您刚刚使用 Spring 和 RabbitMQ 开发了一个简单的发布和订阅应用程序。您可以使用Spring 和 RabbitMQ做比这里更多的事情，但本指南应该提供一个良好的开端。
目的：本文的目的是从头到尾构建一个管道，以便在合成数据集上访问18个机器学习模型的预测性能。 材料和方法：使用Scikit-learn，为分类任务生成类似Madelon的数据集。...工作流程的主要组成部分可归纳如下：（1）创建训练和测试集。（2）然后通过Z分数归一化来缩放特征。（3）应用特征选择算法以减少特征的数量。（4）训练和评估机器学习算法。...2.包装器方法：通过交叉验证的递归特征消除 在删除高度相关的特征之后，将通过应用递归特征消除算法来进一步减少特征的数量。...GridSearchCV将对超参数网格执行详尽搜索，并将报告将最大化交叉验证分类器性能的超参数。将折叠数设置为5。 以下是管道中的步骤。...调整随机森林分类器的处理时间为4.8分钟。 2.B. 使用Tuned Estimator递归选择要素 一旦调整了基本估算器，将创建另一个类似于第一个的管道，但是这个管道将在第二步中具有调整的分类器。
Haebichan Jung：开源社区是如何维护 Scikit-learn 的？结构化的库的工作流程和所有权是怎么样的？ Andreas Muller：首先是用户。...它非常方便，能够使编写错误的代码出现的更少，因为它可以确保你正的训练集和测试集是一致的。最后，你应该使用交叉验证或网格搜索 CV。在这种情况下，重要的是所有的预处理都在交叉验证循环中进行。...如果在交叉验证循环之外进行功能选择，可能会发生非常糟糕的事情。但在你的管道中，你知道一切都在交叉验证循环中。 ?...但就实际结果而言，在 AUC 或其他方面并没有什么大的好处。而且，因为我正在创建所有这些合成数据，它大大减慢了我的管道线。所以我想问你，你自己的怀疑是从哪里来的？...实际上，我和一个合作者有一个计划，要写一篇关于广泛基准的论文。正如你所说，为什么要尝试使用 SMOTE？因为这是在验证的文献中提出的方法，但在实践中，人们发现它并没有多大作用。
当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...1.基本用例：训练和测试分类器 对于第一个示例，我们将在数据集上训练和测试一个分类器。 我们将使用此示例来回忆scikit-learn的API。...使用此分类器和从sklearn.preprocessing导入的StandardScaler变换器来创建管道。然后训练和测试这条管道。...练习 使用上一个练习的管道并进行交叉验证，而不是单个拆分评估。...但是，如前所述，我们可能有兴趣进行外部交叉验证，以估计模型的性能和不同的数据样本，并检查性能的潜在变化。 由于网格搜索是一个估计器，我们可以直接在cross_validate函数中使用它。
当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...在本教程中,将C，允许流水线估计器、评估这些流水线、使用超参数优化调整这些流水线以及创建复杂的预处理步骤。 1.基本用例：训练和测试分类器 对于第一个示例，我们将在数据集上训练和测试一个分类器。...使用此分类器和从sklearn.preprocessing导入的StandardScaler变换器来创建管道。然后训练和测试这条管道。...练习 使用上一个练习的管道并进行交叉验证，而不是单个拆分评估。...但是，如前所述，我们可能有兴趣进行外部交叉验证，以估计模型的性能和不同的数据样本，并检查性能的潜在变化。 由于网格搜索是一个估计器，我们可以直接在cross_validate函数中使用它。
你创建一个类，它继承了scikit-learn提供的BaseEstimator和TransformerMixin类，它们提供了创建与scikit-learn管道兼容的对象所需的属性和方法。...在这里，我们将使用它将CountVectorizer应用到文本列，并将另一个管道num_pipeline应用到数值列，该管道包含FeatureSelector和scikit-learn的SimpleImputer...然后将其传递给scikit-learn的GridSearchCV类，该类对每个超参数值组合使用交叉验证来评估模型，然后返回最好的。...当我们只使用一个数字列n_words并使用词汇表中的所有单词(即max_features = None)时，可以获得最佳性能。在交叉验证期间，该模型的平衡精度为0.94，在测试集上评估时为0.93。...总结 我们已经讨论了很多，特别是，如何通过设置一个复合评估器来自动化整个建模过程，复合评估器是包含在单个管道中的一系列转换和评估器。
在这个教程里，你将学会： 如何处理数据集，并构建精确的预测模型 使用Python完成真实的机器学习项目 这是一个非常简洁且实用的教程，希望你能收藏，以备后面复习！...接着要安装Scipy生态和scikit-learn库，这里推荐使用pip安装。 简单介绍一下Scipy，Scipy是一个基于python的数学、科学和工程软件开源生态系统。...数据标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。有利于提升模型的收敛速度和模型精度。比较典型的标准化方法有min-max标准化、z-score 标准化、归一化等 数据二值化。...所以，需要一个新的数据集用于验证模型的准确度，新数据的获取就需要用到重采样方法了。重采样可以将数据集切分为训练集和验证集两个数据，前者用于训练模型，后者用于评估模型。...评估规则有很多种，针对回归和分类，有不同的选择，比如： 这一节要做的是： 将数据集切分为训练集和验证集 使用k折交叉验证估算算法的准确性 使用cross_val_score()函数评估交叉验证结果，输出
在Sklearn中的应用 Scikit-learn使通过类实现递归特征消除成为可能。...让我们获得 X 和 y 特征。 ? 我们将其分为测试和训练集以准备建模： ? 几个导入： Pipeline —因为我们将执行一些交叉验证。最佳实践是为了避免数据泄漏。...RepeatedStratifiedKFold —用于重复分层交叉验证。 cross_val_score —用于评估交叉验证的分数。...support_ —包含有关要素选择信息的数组。 ranking_ —功能的排名。 grid_scores_ —从交叉验证中获得的分数。 第一步是导入类并创建其实例。...在此管道中，我们使用刚刚创建的 rfecv。 ? 让我们拟合管道，然后获得最佳数量的特征。 ? 可以通过该n_features_ 属性获得最佳数量的特征 。 ? 排名和支持可以像上次一样获得。
例 2.2（CreateTRTD3IEFF.html） <HTML> <head> <meta http-equiv="content-type" c...
例如，当你在训练一个随机森林时，如果你认为你的数据小到可以在整个集群中进行复制，那么你可以很容易地训练每棵树。对于中等规模的数据集，我们也想要加快超参数搜索和交叉验证的速度，这自然就是并行。...你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。有没有一些平行的项目专攻特定的数据类型和格式，同时又遵循scikit-learn的习惯和理念？...OG：在创建scikit-learn预测模型时，特征始终是一个关键点。因为pandas数据框的最新版本，我们越来越善于整合工具箱去操纵任何格式的数据，并把它转为其它格式或是任何其他的表示。...我赞同你的观点，特征工程对于一个具体的应用程序而言，永远是一个特殊环节。我们希望保留一个通用库。如果我们要专攻某个特定的领域并开发特征，它将成为一个独立的特定库的一部分。...从更高层面来讲，最新版本的spark.ml包，允许在以数据组合为特征的“链”中创建管道和预测模型。在链的不同阶段可以交叉验证参数的相互作用。也正是这类API的优点，使它更易于测试。
让我们假设一个简单的模型管道，它有两个管道组件：一个输入器，然后是一个随机森林分类器。 输入步骤有一个超参数称为“strategy”，它决定了如何执行输入，例如使用平均值、中值或众数。...:交叉验证重采样策略。...在每次试验期间构建一个Scikit-Learn管道。...因此，我们需要调用修正方法来拟合在交叉验证过程中发现的所有训练数据的模型管道。...在本文中，我们研究了Auto-Sklearn如何使用元学习和贝叶斯优化来找到最优的模型管道并构建模型集成。Auto-Sklearn是众多AutoML包中的一个。
Python Scikit-Learn 中级教程：特征缩放 在机器学习中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围，以便模型能够更好地收敛和表现。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Scikit-Learn 中的特征缩放方法，并通过代码示例说明如何进行特征缩放。 1. 为什么需要特征缩放？ 在许多机器学习算法中，特征的尺度对算法的性能有着重要的影响。...:\n", scaled_data) 2.2 Z-Score 标准化 Z-Score 标准化是一种将特征缩放到均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布的方法。...总结 特征缩放是机器学习预处理中的重要步骤，能够帮助模型更好地学习和泛化。在 Scikit-Learn 中，Min-Max 缩放和 Z-Score 标准化是两种常用的特征缩放方法。...在选择特征缩放方法时，需要考虑数据的分布和模型的特性。希望本篇博客对你理解和应用特征缩放有所帮助！
scikit-learn VS MLlib ? FD：目前，在机器学习领域，我们听到了大量关于Spark的传闻。你有机会去尝试一下么？如何把它与scikit-learn进行比较呢？...例如，当你在训练一个随机森林时，如果你认为你的数据小到可以在整个集群中进行复制，那么你可以很容易地训练每棵树。对于中等规模的数据集，我们也想要加快超参数搜索和交叉验证的速度，这自然就是并行。...你会朝一个集成的管道工作吗？这似乎像是一条无止尽的路。有没有一些平行的项目专攻特定的数据类型和格式，同时又遵循scikit-learn的习惯和理念？...我赞同你的观点，特征工程对于一个具体的应用程序而言，永远是一个特殊环节。我们希望保留一个通用库。如果我们要专攻某个特定的领域并开发特征，它将成为一个独立的特定库的一部分。...从更高层面来讲，最新版本的spark.ml包，允许在以数据组合为特征的“链”中创建管道和预测模型。在链的不同阶段可以交叉验证参数的相互作用。也正是这类API的优点，使它更易于测试。
长期以来特征工程对深度学习应用的有用性一直被认为是一个已解决的否定问题，因为神经网络本身就是通用函数逼近器（Goodfellow et al., 2016）。...Automunge (Teague, 2022a) 这个 python 库最初是为数字和分类特征的基本编码而构建的，例如 z-score 标准化和 one-hot 编码。...训练是通过 Optuna 调整的 XGBoost 进行的，具有 5-fold快速交叉验证 (Swersky et al, 2013) 和 如果33 次调整迭代没有改进则停止训练。...ordl：“ordl”按字母顺序排序的整数的序数编码，字母排序的序数编码（Scikit-Learn 的 OrdinalEncoder 的默认值）表现不佳，建议在应用序数时默认为频率排序的整数。...如果应用程序可能具有与语法内容相关的某些扩展结构的情况下可以试试 总结 从训练时间和模型性能的角度来看， Automunge 库的 z-score 归一化和分类二值化在测试中都表现了出了很好的效果，所以如果你在处理表格数据的时候可以优先使用
长期以来特征工程对深度学习应用的有用性一直被认为是一个已解决的否定问题，因为神经网络本身就是通用函数逼近器（Goodfellow et al., 2016）。...更复杂的约定可以转换除尺度之外的分布形状，例如 box-cox 幂律变换(Box & Cox, 1964) 或Scikit-Learn 的分位数转换器qttf(Pedregosa ,2011),都可以将特征转换成一个更像高斯分布的特性集...训练是通过 Optuna 调整的 XGBoost 进行的，具有 5-fold快速交叉验证 (Swersky et al, 2013) 和 如果33 次调整迭代没有改进则停止训练。...ordl：“ordl”按字母顺序排序的整数的序数编码，字母排序的序数编码（Scikit-Learn 的 OrdinalEncoder 的默认值）表现不佳，建议在应用序数时默认为频率排序的整数。...，如果你想自己处理特征，那么z-score 归一化和分类二值化也是首先可以考虑的方法。
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