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xgboost分类算法_python分类统计

今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类,这个是一个监督学习的过程,首先我们需要导入两个Python库: import xgboost as xgb from sklearn.metrics...import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类,这个数据集中有126个属性,我们来看看数据集,我把数据集放到网盘上分享给大家:训练和测试数据集,密码:w8td。...打开数据集可以发现这其实是一组组的向量,我们来看一组数据集的截图: 首先第一列表示标签列,是每一组数据的正确分类,1表示蘑菇是有毒的,0表示蘑菇无毒的。...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程,希望对各位朋友有所帮助,本人能力有限,文中如有纰漏之处,还望各位朋友多多指教,如有转载,也请标明出处,谢谢。

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Python识别文件名中的字段从而分类、归档栅格文件到不同文件夹

本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件,基于其各自的文件名,分别创建指定名称的新文件夹,并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法。   ...其中,结果文件夹内含有多个不同编号的子文件夹,这个编号就是上上图中,栅格遥感影像所带有的编号。...例如,我们希望将所有文件名称中带有15字段的栅格遥感影像文件及其辅助信息文件,都复制到结果文件夹中名称为15的子文件夹中,以此类推。   知道了具体需求,我们即可开始代码的撰写。...我们基于每一个文件的文件名称的规则,通过split()函数,将其中表示编号的字段以及这一字段之后的内容提取出来;紧接着,基于re.findall()函数,通过字符串匹配的方式,将表示编号的字段(也就是文件名称中的数字部分...如下图所示,可以看到结果文件夹中,名称为15的子文件夹内,包含的就是文件名称中带有15字段的所有遥感影像文件及其对应的辅助信息文件。   至此,大功告成。

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Google Earth Engine(地物分类统计

Google Earth Engine(地物分类统计) 本期我们就讲一下利用GEE对遥感影像进行分类后,如何对地物类型进行统计。...本次我们还是采用MODIS官方的地物分类产品(MCD12Q1.006),空间分辨率为500m,时间分辨率为一年。这个MODIS产品中含有多个地物分类的产品。...首先我们看一下这种分类产品 LC_Type1可视化 这种地物分类总共把地物分成17类,分别用从1到17的数字表示,例如波段中17就表示水体。...我们已经看到这种地物分类的样子,下面我们就对地物进行统计。...我们下面以北京地区为例,统计北京地区水体的面积。 大致的思路就是把非水体进行mask,然后对返回的图像(只含水体)利用reduce进行统计

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Linux文件磁盘统计df与du命令输出结果不同的原因研究

通常情况下他们的统计结果并不会相同,这是因为统计信息来源的差异。所以问题来了:在ext4文件系统下,有哪些可能的因素会带来统计信息的差异?...Linux系统下,block size几乎可以认为等于fragment size。...每个目录文件都有data block,存储有该目录下所有的文件名,以及对应文件的inode number、文件类型。...df对存储空间的统计是以block的数量而非字节为单位。 KiB/kiB与KB/kB是不同的,前者是2的幂,后者是10的幂,即Kibibit与Kibibyte的区别。...has_journal inline_data 因小文件过多带来的实际分配空间(block units)与实际文件大小(apparent size)之间的差异 du参数--apparent-size 输出的计量单位不同带来的差异

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