kotlin- test :如何测试特定类型，如："is y instance of X“ - 腾讯云开发者社区

相似性的度量取决于数据的类型。对于实值数据，可以使用欧氏距离。其他类型的数据，如分类或二进制数据，可以使用汉明距离。在回归问题的情况下，可以返回预测属性的平均值。...我们首先需要将作为字符串类型加载的花朵测量值转换为我们可以使用的数字类型。接下来，我们需要将数据集随机分成训练和测试数据集。训练/测试的比例为67/33，是使用的标准比率。...in range(len(dataset)-1): for y in range(4): dataset[x][y] = float(dataset[x][y])...in range(len(dataset)-1): for y in range(4): dataset[x][y] = float(dataset[x][y...可选的距离度量：有很多距离度量可用，你甚至可以开发自己的域特定的距离度量，如果你喜欢。实施一个可选的距离测量，如曼哈顿距离或矢量点乘。关于这个算法还有更多的扩展，也许你会想要探索一下。

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使用LIME解释各种机器学习模型代码示例

= np.random.rand(100, 5) # 100 samples, 5 features y = 2 * X[:, 0] + 3 * X[:, 1] + 1 * X[:, 2] + np.random.randn...(100) # Linear regression with noise # Split the data into training and testing sets X_train, X_test..., y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Train a simple linear...for explanation sample_instance = X_test[0] # Explain the prediction for the sample instance explanation...如果LIME不能满足您的需求，还有其他方法来解释机器学习模型，如SHAP (SHapley Additive exPlanations)和anchor。

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ML算法——KNN随笔【全国科技工作者日创作】【机器学习】

如何选择 K 值？...千万不能用测试数据【X_test、y_test】来调参在数据少时，可适当增加折数的合理性？交叉验证可以通过增加折数来减少主观因素的影响，使得结果更加准确。...= iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=50...#N*D:sample * Dimension y = data.target #label:(0,1,2) 分为训练数据 & 测试数据 (默认比例: 3/4 : 1/4) X_train, X_test...可扩展性：自己实现KNN算法可以让你更好地了解如何扩展算法以适应不同的数据集和场景。例如，你可以尝试使用不同的距离度量（如曼哈顿距离或切比雪夫距离），或者调整K值以获得更好的性能。

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深入解析解释性机器学习：工具、技术与应用

这些方法可以告诉我们对于特定的输入实例，模型是如何做出决策的。...(X.values, feature_names=X.columns, class_names=['0', '1', '2'])# 解释模型预测exp = explainer.explain_instance...n_estimators=100, random_state=42)rf_model.fit(X, y)# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 使用 LIME 进行局部解释explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer(X_train..., mode='classification')explanation = explainer.explain_instance(X_test[0], rf_model.predict_proba)#

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使用Python实现深度学习模型：模型解释与可解释人工智能

本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...# 数据划分与标准化X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)scaler...= StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)3.4 模型训练训练一个简单的神经网络模型...)i = 0 # 选择一个测试样本exp = explainer.explain_instance(X_test[i], model.predict, num_features=4)exp.show_in_notebook...综合实例5.1 综合处理示例一个综合示例，结合LIME和SHAP解释模型的预测：# 使用LIME解释模型预测i = 0 # 选择一个测试样本lime_exp = explainer.explain_instance

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基于Python的卷积神经网络和特征提取

我还将向你展示如何使用ConvNet去训练一个特征提取器，在使用如SVM、Logistic回归等不同的模型之前使用它来进行特征提取。..., y_train = data[0] X_val, y_val = data[1] X_test, y_test = data[2] X_train = X_train.reshape...y_test.astype(np.uint8) return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test 正如你看到的，我们正在下载处理过的...随后，我们准备加载MNIST数据集并检验它： [py] view plaincopy X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = load_dataset...预测和混淆矩阵现在，我们使用这个模型来预测整个测试集： [py] view plaincopy preds = net1.predict(X_test) 我们还可以绘制一个混淆矩阵来检查神经网络的分类性能

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Cracking Digital VLSI Verification Interview

Coverpoint cp_a是用户定义的，bins values_a检测a是否覆盖到特定的值。...coverpoint my_variable { bins trans_bin[] = ( a,b,c => x, y); } a=>x, a=>y, b=>x, b=>y, c=>x, c=...module test; covergroup xy_cg ( ref int x , ref int y, input string name); cp_x: coverpoint...x; cp_y: coverpoint y; cc_x_y: cross cp_x, cp_y; endgroup initial begin...不可以，只能对当前covergroup的coverpoint定义交叉覆盖率 [375] per_instance和per_type的区别是什么？如何使用覆盖率选项控制它们？

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数据分析入门系列教程-KNN原理

return dist 其中的 instance1 和 instance2 都代表空间中的点，都是 array 类型数据。...然后使用 NumPy 中的 argsort 函数进行排序，该函数会返回数据值从小到大的索引值，如： test_data1 = np.array([2, 1, 5, 0]) print(np.argsort...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2002) train_test_split 函数是一个切割训练集和测试集的函数...使用自写 KNN 代码做分类预测 predictions = [my_knn(X_train, y_train, data, 3) for data in X_test] print("自写 KNN 准确率...= knn.predict(X_test) print("KNN 准确率", accuracy_score(y_test, predict_y)) >>> KNN 准确率 0.9210526315789473

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Kotlin | 一份10万字的随查笔记，妈妈再也不担心我不会Ctrl+F了

安全的类型转换 //父类强转为子类测试 //继承关系，Chaid继承自Parent java public class Test { public static void main(String...Int)=fun (y:Int)=x+y //完整 fun add2(x: Int):(Int)->Int{ return fun (y:Int):Int{ return x+y...泛型的基本语法泛华的类型或者说类型的抽象鸭子类型是动态类型和静态语言的一种对象推断分格，在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是他是如何使用的，也就是说我们只关注它的行为。...y) = Book("Kotlin核心技术", 88) println(x) println(y) println("\n 遍历map") //使用解构遍历map,...= Test::pp val x1: (Test, String) -> String = Test::pp val x2: (Test, String) -> String = x

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Python入门学习（二）

1 字典 1.1 字典的创建和访问字典不同于前述的序列类型，它是一种映射类型。它的引入是为了简化定义索引值和元素值存在特定关系的定义和访问问题。...result=x-y print(result) def times(self,x,y): print(x*y) def divide(self,x,y)...将Test实例化，调用Test类的对象test的属性x，可发现调用了getting方法，self为类MyDecriptor的对象x，instance为类Test的对象test，而owner则为Test类本身...,value) def __delete__(self,instance): self.fdel(instance) 定义一个测试类C，并定义三种属性传入到MyProperty中...9.6 定制容器 Python中，像序列类型（如列表、元组、字符串）或映射类型（如字典）都是属于容器类型。

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可解释的AI：用LIME解释扑克游戏

优点： LIME可以在广泛的数据集上很好地工作； LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多；解释特定结果的LIME方法不会改变，即使底层黑盒模型改变了。...= df_train["y"] X = df_train.drop(columns="y") X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(..., X_val=X_val, y_train=y_train, y_val=y_val) # Get test data y_test = df_test["y"] X_test = df_test.drop..., y_train) # get the F1-score of the model on the test set y_pred = model.predict(X_test) f1score =...f1_score(y_test, y_pred, average='weighted') # define instances to explain (any instance from train

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可解释的AI:用LIME解释扑克游戏

优点： LIME可以在广泛的数据集上很好地工作 LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多解释特定结果的LIME方法不会改变，即使底层黑盒模型改变了缺点： LIME模型不能保证揭示所有的潜在决策...= df_train["y"] X = df_train.drop(columns="y") X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(...=X_train, X_val=X_val, y_train=y_train, y_val=y_val) # Get test data y_test = df_test["y"] X_test...= df_test.drop(columns="y") # Get train data y_train = df_train["y"] X_train = df_train.drop(columns...= model.predict(X_test) f1score = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted') # define instances

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使用LIME解释黑盒ML模型

换句话说，LIME能够解释某一特定点的分类结果。LIME也适用于所有类型的模型，使其不受模型影响。 ❞ 直观解释LIME 听起来很难理解。让我们一步一步地把它分解。...X_traincv, X_test, y_traincv, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.1, random_state=42...(X_traincv): X_train, X_cv = X_traincv.iloc[train_index], X_traincv.iloc[test_index] y_train,...X_test.index[j] chosen_instance = X_test.loc[chosen_index].values # 使用LIME解释器解释数据点 exp = explainer.explain_instance...LIME是如何使用的。

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24 Aug 2018 python技巧分享（十六）

1 单元测试 #!.../usr/bin/python import unittest def add(x, y): return x + y class TestAdd(unittest.TestCase)...def test_add(self): case_list = [ # (x, y, x + y) (1, 1, 2),...OK 示例中定义一个add函数，用于计算参数x和y的和，由于x和y没有指定类型，所以给定不同类型的输入会导致不同的输出。...通过python的单元测试框架，定义相应的测试类和函数对add函数进行单元测试。示例中，将所有的输入和输出定义在一个list中，添加一个case只需要往list中添加相应的输入和输出即可。

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机器学习简介及Hello World级别算法KNN

是研究如何让计算机从数据中学习某种规律的科学。...距离的计算欧式距离的计算：二维平面上两点 a(x1,y1) 与 b(x2,y2) 间的欧氏距离： ? 三维空间两点 a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2) 间的欧氏距离： ?...算法做预测 # 导入iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, ...y_test = train_test_split(X, y, random_state=2003) # 预测结果。 ...predictions = [knn_classify(X_train, y_train, data, 3) for data in X_test] print(predictions) correct

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Python的描述符

,value) __get__(self,instance,owner) 　__delete__(self,instance) #测试self，instance，value，owner各是何方神圣...def __init__(self,y): 17 self.x=y 18 t=Test(10) 19 t.x #输出结果 20 set 21 x=Foo()说明x属性被Foo类所代理一般，涉及对x属性的操作可能会触发Foo类中的三个方法，t为Test实例化的对象，触发构造方法init，执行self.x=y(10),实际类属性与实例新增属性x...class Test: 12 x=Foo() 13 def __init__(self): 14 self.y=Foo() 15 t=Test() 16 t.x 17...__dict__['y'].__get__(t, Test)，但是呢，实际上 Test 并没有 y这个属性，y 是属于实例对象的，so，忽略。

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如何实现一个KNN算法

教你如何自己实现KNN算法 KNN算法，也称为K邻近算法，可以解决回归和分类问题，但解决分类问题才是它的优势。...X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,random_state=2000) 设置random_state为固定值，这样每次的运行结果就会一样...接着，真正的开始实现KNN算法 def KnnClassify(X,Y,test,k): '''实现KNN算法 X：特征训练集-->array型 Y：标签训练集-->...# 存储模型对特征测试集的预测结果predirect = [KnnClassify(X_train,Y_train,test,5) for test in X_test]# 计算预测结果与实际结果相等的个数...count = np.count_nonzero((predirect==Y_test)==True)print("该模型的预测准确率为：%.3f" % (count/len(X_test))) 输出结果

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SqlAlchemy 2.0 中文文档（七十八）

，使用新的类型特定运算符框架。...现在，在没有外部 SELECT 的情况下，它将返回： SELECT t1.x, t2.y FROM t1, t2 在 SELECT 中，相关性会如预期地生效： s2 = select([t1,...，使用新的类型特定的操作符框架。...，使用新的类型特定的操作符框架。...现在，在没有外部 SELECT 的情况下，它返回： SELECT t1.x, t2.y FROM t1, t2 在 SELECT 中，相关性会如预期地生效： s2 = select([t1,

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对Python老司机99%有帮助的简明语法总结乱编

最近发现进入python群的朋友都在你是如何自学python语法的，每当被问到这个问题时，我内心是坦荡的，因为我不知道到底我接下来说的这些话会给看到的各位带来什么？...不过可以省略括号，类似x, y = 3, 4 默认值：def method(arg1 = 'arg1')，注意默认参数只能放到最后可变参数：def method(*var_arg):，其中var_arg...[x * x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0] 也可以使用两层循环，[x * y for x in range(1, 10) for y in range(20,...__name__returnfunc(*args, **kw)returnwrapper @logdefnow():print'2013-12-25' 偏函数简单的讲就是创建具有特定模式的函数别名，这个特定模式大概指的是设定好某些参数...错误基类是BaseException 常见的错误类型记录错误，使用python模块logginglogging.exception(exception instance)可以将错误调用对战输出出来也可以自定义错误类型

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prometheus 告警

[watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk...=][watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk....然后,我们可以定义子路由或者子节点,他们是树的分支,对某些特定的报警感兴趣,然后采取默写特定的操作 [watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF...,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=] 2.7, 集成钉钉发送报警信息因为给钉钉发送消息,需要发送特定的内容.../send 然后测试,当我们触发警报会不会成功的发送钉钉报警 [watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,

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教程从头开始在Python中实现k最近邻居

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