1.随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用…

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解 参数…

Apache的配置由httpd.conf文件配置,因此下面的配置指令都是在httpd.conf文件中修改. 主站点的配置(基本配置) (1) 基本配置: ServerRoot "/mnt/software/apache2" #你的apache软件安装的位置.其它指定的目录如果没有指定绝对路径,则目录是相对于该目录. PidFile logs/httpd.pid #第一个httpd进程(所有其他进程的父进程)的进程号文件位置. Listen 80 #服务器监听的端口号. ServerNa…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory…

Spring boot注解(annotation)含义详解 @Service用于标注业务层组件@Controller用于标注控制层组件(如struts中的action)@Repository用于标注数据访问组件,即DAO组件@Component泛指组件,当组件不好归类的时候,我们可以使用这个注解进行标注.@Autowired后不需要getter()和setter()方法,Spring也会自动注入. @ResponseBody 用该注解修饰的函数,会将结果直接填充到HTTP的响应体中,一般用于构建…

Linux命令 ls -l s输出内容含义详解   1. ls  只显示文件名或者文件目录 2. ls -l(这个参数是字母L的小写,不是数字1) 用来查看详细的文件资料 在某个目录下键入ls -l可能会显示如下信息: 文件属性(占10个字符空间)       文件数         拥有者       所属的group      文件大小        建档日期           文件名            drwx------                              2…

#调整随机森林的参数(调整n_estimators随机森林中树的数量默认10个树,精度递增显著) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False]…

#调整随机森林的参数(调整max_features,结果未见明显差异) from sklearn import datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=10000,n_features=20,n_informative=15,flip_y=.5, weights=[.2, .8]) import numpy as np training = np.random.choice([True, False], p=[.8, .2],…

SpringCloud Eureka参数配置项详解(转) Eureka涉及到的参数配置项数量众多,它的很多功能都是通过参数配置来实现的,了解这些参数的含义有助于我们更好的应用Eureka的各种功能,下面对Eureka的配置项做具体介绍,供大家参考. Eureka客户端配置       1.RegistryFetchIntervalSeconds 从eureka服务器注册表中获取注册信息的时间间隔(s),默认为30秒 2.InstanceInfoReplicationIntervalSeconds…