刷题遇到一个考点是 char型数字 转 int 进行计算的问题。一看就会，一做就错，显然是在这里的认识薄弱了。将一番搜索的结果记录下来，以备再忘来打脸。...'8'; int iVar = ch1 - '0'; System.out.println(iVar); //输出 // 8 ‘0’-‘9’ ASCII 为 48-57，且顺序一致，因而char数字之间的差值等于数字之间的差值
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。 在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...然后，我们将编码器拟合到数据集的“颜色”列，并将该列转换为其编码值。 独热编码 独热编码是一种将类别转换为数字的方法。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。...将分类特征转换为数值特征有助于机器学习算法更准确地处理和分析分类数据，从而生成更好的模型。
格式化数字字符串 sprintf 最常见的应用之一莫过于把整数打印到字符串中，所以，spritnf 在大多数场合可以替代 itoa。 如： //把整数123 打印成一个字符串保存在s 中。...很简单，在表示宽度的数字前面加个0 就可以了。...这里要注意一个符号扩展的问题：比如，假如我们想打印短整数（short）-1 的内存16 进制表示形式，在Win32 平台上，一个short 型占2 个字节，所以我们自然希望用4 个16 进制数字来打印它...或者： unsigned short si = -1; sprintf(s, "%04X", si); sprintf 和printf 还可以按8 进制打印整数字符串，使用”%o”。...控制浮点数打印格式 浮点数的打印和格式控制是sprintf 的又一大常用功能，浮点数使用格式符”%f”控制，默认保 留小数点后6 位数字，比如： sprintf(s, "%f", 3.1415926);
自动处理分类特性:我们可以使用CatBoost，而不需要任何显式的预处理来将类别转换为数字。CatBoost使用在各种统计上的分类特征和数值特征的组合将分类值转换成数字。...易于使用:你可以使用来自命令行的CatBoost，使用针对Python和R语言这样的易于使用的API。 与其他提升（Boosting）算法相比，CatBoost怎么样？...图中清楚地表明了CatBoost对调优和默认模型的性能都更好。 此外，CatBoost不需要像XGBoost和LightGBM那样将数据集转换为任何特定格式。...安装CatBoost 对于Python和R语言，CatBoost很容易安装，你需要有64位版本的Python和R语言。...', subdir = 'catboost/R-package') 使用CatBoost解决ML挑战 CatBoost库可以用来解决分类和回归挑战。
01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...安装 R 和 R studio 此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等 安装 keras package ?...形状的 0到1的数字 y_train：6万个训练数字0-9标签 60000 * 10 形状的 0或1的数字 x_test：1万个测试数字图片 10000 * 784 形状的 0到1的数字 y_test...代码:https://tduan.netlify.com/post/tensorflow-in-r-1-mnist-image-classification/ 如果您喜欢本文。请分享出去。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
自动处理分类特征:CatBoost无需对数据特征进行任何显式的预处理就可以将类别转换为数字。CatBoost使用关于分类特征组合以及分类和数字特征组合的各种统计信息将分类值转换为数字。...CatBoost的参数包括树的数量、学习率、正则化、树的深度、折叠尺寸、装袋温度等。 易于使用:您可以从命令行使用CatBoost为Python和R用户提供方便的API。...它清楚地表明，CatBoost在调优和默认模型上的性能都更好。除此之外，CatBoost不需要将数据集转换为任何特定格式。 ?...Python安装: pip install catboost 四、使用CatBoost解决ML挑战 CatBoost库既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。...对于分类，您可以使用“CatBoostClassifier”和“CatBoostRegressor”进行回归。 在本文中，我将使用CatBoost解决“Big Mart Sales”实践问题。
我想进一步探讨数据科学和机器学习如何相互补充，展示我将如何使用数据科学来解决图像分类问题。我们将使用经典的机器学习挑战：MNIST数字数据库。 ?...面临的挑战是根据28×28的黑白图像对手写数字进行分类。MNIST经常被认为是证明神经网络有效性的首批数据集之一。...一种基本的机器学习方法，即最接近质心分类器，会要求每个图像中最接近它的这些质心中的哪一个。 非典型的例子 到目前为止，这个机器学习问题似乎有点简单：我们有一些非常“典型”的每个数字版本。...但分类可能具有挑战性的原因之一是，一些数字将远远超出标准。探索非典型案例很有用，因为它可以帮助我们理解该方法失败的原因，并帮助我们选择方法和工程师功能。...具有非常红色或非常蓝色区域的对将很容易分类，因为它们描述的是将数据集整齐划分的特征。这证实了我们对0/1易于分类的怀疑：它具有比深红色或蓝色更大的区域。
= float(st) # t = 0.4 st = '0.4' t = float(st) # t = 0.4 t = 0.4 st = str(t) # st = '0.4' 注意把字符串转换为数字类型时...， 数字类型是int 还是 float，否则会出错。
笔者相关文章： R+工业级GBDT︱微软开源 的LightGBM（R包已经开放） R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 R语言︱...H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 CatBoost 的主要优势： 与其他库相比，质量上乘 支持数字化和分类功能 带有数据可视化工具 官网：https://tech.yandex.com/CatBoost.../ github:https://github.com/catboost/catboost 有R/python两个版本，官方自述超越现有的最好的三个ML库：XGBoost/lightGBM/...' * removing 'C:/Users/mzheng50/Documents/R/win-library/3.1/catboost' Error: Command failed (1) 在Linux...用下面code可以一气呵成： devtools::install_github('catboost/catboost', subdir = 'catboost/R-package') 一个官方案例： library
即使没有像视频、文本、图像这类的感官型数据，CatBoost也能根据事务型数据或历史数据进行操作。 开源CatBoost只是Yandex新战略的一个开头。 ?...现在，这些工作将逐渐被CatBoost取代，于未来几个月持续进行。 之后，Yandex宣布将免费提供CatBoost，任何想应用这项技术的人均可在Apache许可证下应用。...支持类别特征：将改进你的训练结果，同时允许使用非数字的因素，“而不是必须预先处理数据，或者花费时间和精力将数据转换为数字。”...用户友好的API界面：它还使用了一个API接口，允许从指令行或通过API让Python或R语言使用CatBoost，包括公式分析和培训可视化工具。...最后，附CatBoost开源代码区地址： https://catboost.yandex/ 祝你玩得愉快~
Catboost Catboost 是一种基于树的集成方法。这是一个非常强大的模型。 与其他预测模型相比，CatBoost 的直接好处之一是可以直接处理分类变量。...CatBoost 的这一特性使其成为懒惰数据科学家的理想选择。将分类变量转换为数值变量可能需要一些时间，并且还需要在验证、测试和推理时做相同的事情。...使用 CatBoost只需定义分类参数，然后调整超参数即可处理这些分类特征。 超参数“cat_features”设置哪些特征是分类的。...如果没有指定分类特征，CatBoost 将抛出一个错误，因为模型通常的输入必须是数字。...from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score from catboost
机器学习中的4种 Boosting 梯度提升机（GBM） 极端梯度提升机（XGBM） 轻量梯度提升机（LightGBM） 分类提升（CatBoost） 1、梯度提升机（GBM） 梯度提升机（GBM）结合了来自多个决策树的预测来生成最终预测...4、分类提升算法（CatBoost） 顾名思义，CatBoost是一种处理数据中的分类变量的 Boosting 。大多数机器学习算法无法处理数据中的字符串或类别。...因此，将分类变量转换为数值是一个重要的预处理步骤。 CatBoost可以在内部处理数据中的分类变量。使用有关特征组合的各种统计信息，将这些变量转换为数值变量。...如果你想了解如何将这些类别转换为数字，请阅读以下文章： https://catboost.ai/docs/concepts/algorithm-main-stages_cat-to-numberic.html...#algorithm-main-stages_cat-to-numberic） CatBoost被广泛使用的另一个原因是，它可以很好地处理默认的超参数集。
另一种最常用的方法则是目标变量统计（Target Statisitics，TS），TS计算每个类别对于的目标变量的期望值并将类别特征转换为新的数值特征。CatBoost在常规TS方法上做了改进。...Greedy Target-based Statistics , 简称Greedy TS，其计算公式可表示为： Greedy TS一个比较明显的缺陷就是当特征比标签包含更多信息时，统一用标签平均值来代替分类特征表达的话...如果单纯地将二者转换为数值特征，二者之间的联合信息可能就会丢失掉。CatBoost则考虑将这两个分类特征进行组合构成新的分类特征。...CatBoost将当前树的所有组合、类别型特征与数据集中的所有类别型特征相结合，并将新的类别组合型特征动态地转换为数值型特征。...下面以catboost一个分类例子作为演示。
不过如果采用TS特征，那么对于每个类别只需要计算和存储一个数字。 因此，采用TS作为一个新的数值型特征是最有效、信息损失最小的处理类别型特征的方法。...如果有些用户更喜欢摇滚乐，将用户ID和音乐流派转换为数字特征时，根据上述这些信息就会丢失。结合这两个特征就可以解决这个问题，并且可以得到一个新的强大的特征。...对于下一个分割，CatBoost将当前树的所有组合、类别型特征与数据集中的所有类别型特征相结合，并将新的组合类别型特征动态地转换为数值型特征。...首先来看下GBDT的整体迭代过程： GBDT算法是通过一组分类器的串行迭代，最终得到一个强学习器，以此来进行更高精度的分类。它使用了前向分布算法，弱学习器使用分类回归树（CART）。.../master/Ensemble%20Learning/CatBoost 8.1 安装CatBoost依赖包 pip install catboost 8.2 CatBoost分类 （1）数据集 这里我使用了
自定义目标函数 我们可以通过CatBoost的ObjectiveFunction类来自定义目标函数。以下是一个简单的示例，我们将自定义一个目标函数，假设我们的任务是最小化误分类的样本数量。...这里我们以二分类问题为例，假设我们的模型输出为概率值，并使用逻辑损失函数。 3. 度量指标的自定义 除了自定义目标函数，我们还可以自定义度量指标。...== 1 assert len(targets) == len(approxes[0]) approx = approxes[0] # 将概率值转换为类别...使用自定义目标函数和度量指标的CatBoost模型 现在，我们将定义一个CatBoost分类器，并使用我们刚刚定义的自定义目标函数和度量指标。...分类器，并使用custom_loss参数指定了自定义目标函数，使用custom_metric参数指定了自定义度量指标。
CatBoost简介 CatBoost是我建模表格数据的首选包。这是一个梯度增强决策树的实现，只是做了一些微调，使其与例如xgboost或LightGBM略有不同。它对分类和回归问题都有效。...同样，最有效的对分类特征进行数字编码的方法(如目标编码)也容易出现数据泄漏和过拟合。...我选择这个数据集是因为它混合了分类和数字特征，在数以万计的示例中有一个很好的可管理的规模，并且没有太多的特征。它经常用于举例说明算法，例如在谷歌的What-If工具和许多其他地方。...我们认为以下特征是分类的而不是数字的:“工人阶级”、“教育”、“婚姻地位”、“职业”、“关系”、“种族”、“性别”、“原住民”。...分类变量处理 与CatBoost不同，NODE不支持分类变量，因此您必须自己将它们准备成数字格式。
CatBoost是一个开源的机器学习库，它提供了一种高效的梯度提升决策树算法。这个库特别适合处理分类和回归问题。在这篇教程中，我们将详细介绍如何使用CatBoost进行时间序列数据建模。...安装CatBoost 首先，我们需要安装CatBoost库。你可以使用pip进行安装： pip install catboost 数据预处理 在进行时间序列建模之前，我们需要对数据进行预处理。...import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 将日期列转换为datetime类型 data['date'] = pd.to_datetime...(data['date']) # 将日期列设置为索引 data = data.set_index('date') 创建模型 接下来，我们将创建一个CatBoost模型。...# 进行预测 predictions = model.predict(X) 以上就是使用CatBoost进行时间序列数据建模的基本步骤。希望这篇教程对你有所帮助！
不过如果采用TS特征，那么对于每个类别只需要计算和存储一个数字。 如此看到，采用TS作为一个新的数值型特征是最有效、信息损失最小的处理类别型特征的方法。...再举个例子，假设第个特征为类别型特征，并且特征所有取值为无重复的集合，然后对于每一个类别，对于一个分类任务，我们有。然后在训练集当中，，于是用阈值就可以仅用一次分裂就训练集完美分开。...举个例子，考虑一个常数类别型特征：对于所有的样本，，在二分类的条件下，让表示的样本数量，则有： 对于测试样本： 此时，同样可以用阈值将训练集完美的分类。...，又或者在音乐推荐引用当中，用户ID和音乐流派，如果有些用户更喜欢摇滚乐，那么将用户ID和音乐流派分别转换为数字特征时，这种用户内在的喜好信息就会丢失。...对于下一个分割，CatBoost将当前树的所有组合、类别型特征与数据集中的所有类别型特征相结合，并将新的组合类别型特征动态地转换为数值型特征。
在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...数据科学背景 为了将这篇文章置于上下文中，让我们了解为什么要将阈值从默认的50%更改为其他数字。 我们有一个最好的例子来自医疗保健行业。...但我们知道，CatBoost算法使用标准的50%阈值来预测结果。这意味着，如果正面概率低于50%，患者将被诊断为乳腺癌阴性。但我们可以调整该数字，以使其仅在更高程度的确定性下给出负面预测。...现在，CatBoost计算出了新的阈值，被分类为负的阈值为1-0.142 = 0.858。简单来说，类别0的概率必须超过85.8%才能被标记为0，否则将被分类为1。...总结 总之，在这篇文章中，我们学到了以下内容： 分类的默认切割阈值是概率的50%。 可以调整此数字以减少假阳性或假阴性的数量。 FPR（I型错误）和FNR（II型错误）是互补的。
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