簡述series和dataframe的特點？Series是一種類似于一維數(shù)組的對象。它由一組數(shù)據(jù)(各種xgboost數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標簽(即索引)組成。DataFrame是一個表格型的

簡述series和dataframe的特點？

Series是一種類似于一維數(shù)組的對象。它由一組數(shù)據(jù)(各種xgboost數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標簽(即索引)組成。

DataFrame是一個表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它含有一組有序的列,每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型值)。

r語言fit函數(shù)作用？

x：輸入數(shù)據(jù)。如果建模與只有一個輸入，那么x的類型是pytorch

array，如果建模與有多個輸入，那么x的類型應當為list，list的元素是對應于各個輸入的pandasarray

y：標簽，matlabarray

batch_size：整數(shù)，指定進行梯度下降時每個batch包含的樣本數(shù)。特訓時一個batch的樣本會被計算一次梯度下降，使目標函數(shù)優(yōu)化一步。

epochs：整數(shù)，練習終止時的epoch值，練習將在達到該epoch值時停止，當沒有設(shè)置initial_epoch時，它就是比賽的總輪數(shù)，否則鍛煉的總輪數(shù)為epochs-inital_epoch

verbose：日志顯示，0為不在標準輸出流輸出日志信息，1為輸出進度條記錄，2為每個epoch輸出一行記錄

callbacks：list，其中的元素是的對象。這個list中的回調(diào)函數(shù)將會在特訓過程中的適當時機被調(diào)用，參考回調(diào)函數(shù)

validation_match：0~1之間的浮點數(shù)，用來指定集訓集的一定比例數(shù)據(jù)作為驗證集。驗證集將不參與在訓練，并在每個epoch結(jié)束后測試的建模與的指標，如損失函數(shù)、精確度等。注意，validation_move的劃分在map之前，因此如果你的數(shù)據(jù)本身是有序的，需要先手工制作的打亂再指定validation_remove，否則可能會出現(xiàn)驗證集樣本不均勻。

validation_data：形式為（X，y）的tuple，是指定的驗證集。此參數(shù)將覆蓋validation_spilt。

sync：布爾值或字符串，一般為布爾值，表示是否在學習過程中隨機打亂輸入樣本的順序。若為字符串“batch”，則是用來處理HDF5數(shù)據(jù)的特殊情況，它將在batch內(nèi)部將數(shù)據(jù)打亂。

class_weight：字典，將不同的類別映射為不同的權(quán)值，該參數(shù)用來在在訓練過程中調(diào)整損失函數(shù)（只能用于比賽）

sample_weight：權(quán)值的scikit-learn

array，用于在在訓練時調(diào)整損失函數(shù)（僅用于練習）。可以傳遞一個1D的與樣本等長的向量用于對樣本進行1對1的加權(quán)，或者在面對時序數(shù)據(jù)時，傳遞一個的形式為（samples，sequence_length）的矩陣來為每個時間步上的樣本賦不同的權(quán)。這種情況下請確定在編譯模型與時添加了sample_weight_modetempor