我们有多个kinesis消费者应用程序(KCL 2.0)正在使用来自相同kinesis流的数据。所有消费者都将指标发送到cloud watch,并在cloud watch中显示这些指标。 如果我想明确地理解和扩展到一个消费者应用程序的多个实例。我们怎样才能做到这一点……? 云监控指标Get records iterator age、Incoming data - sum (Count)
对于我的逻辑回归模型,我想使用交叉验证(例如:5倍)来评估最佳L1正则化强度,而不是像我的代码中所示的那样使用单个测试训练集:
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X_scaled,y, stratify=y, test_size=0.3,
random_state=2)
#Evaluate L1 regularization strengths for reducing features in final mo
如何使用sklearn xgboost运行网格搜索,并获得各种指标,理想情况下是F1阈值?
请看下面的代码...找不到我做错了什么/不理解错误..
######################### just making up a dataset here##############
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, accuracy_score, roc_auc_score, make_scorer
from sklearn.calibrati