在现实任务中，面对繁花似锦的机器学习算法可供选择。为了使模型的泛化能力更好，在数据预处理以及特征工程完毕后，应该通过对比分析选择一种最优的算法模型作为最终的选择。具体的思路是，首先列举几种想到的常规使用且效果较好的算法，然后分别在训练集以及测试集上使用不同的评估指标进行评估，最终确定效果最好的算法模型。本文用鸢尾花卉数据集，以XGBoost和随机森林两个算法为例，进行评估选择，具体步骤如下所示。#

基于springboot的三层架构设计思路（前后端分离）近期学习了一下基于springboot的三层架构的搭建方法，为了能起到举一反三的效果和作用，现在对springboot的三层架构的设计思路进行一个大概的总结，主要分为六个步骤（简称六脉神剑），所记如下。一、建moudel项目开始时使用IDEA创建maven工程，为了更加契合分布式微服务架构的搭建，这里建立聚合类型的maven工程。工程目录如下