def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs,batch_size,params=None, lr=None, optimizer=None):#num_epochs训练次数，lr学习率。acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item()#item将tenso

bert中如何创造x'：以文字处理为例，把字随机遮住或者随机替换一些，把新的字符串组输入bert后经过linear和softmax层得到的结果和实际字符（比如这里是湾）做交叉熵，从而训练bert的参数。普通的有监督学习是每个x对应有个y'，x训练得到y，将y与y'作比较，而自监督是没有对应y'，直接把一部分样本x作为训练目标x''，训练得x'后和x''对比。方法：在输入的字符串前面加cls字符，通

对于best_score_属性查看的是在roc-auc评估指标下，默认五折交叉验证时验证集上的结果，但如果对评估器用.score方法，查看的是pipe评估器默认的结果评估方式，也就是准确率。原理：设置eps和min_samples,在eps内能有min_samples个点的称为核心点，范围内的为临界点，其余为噪声点.把以核心点范围内的簇连成一片，其余噪声点舍弃。后者是解决：kmeans是解决圆形、

Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='你好！\\n', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))在代码环境中，ollama则提供了openai API风格的大模型调用方法。{'role

首先，我们注意到，每一笔信用卡的交易记录都有交易时间，而对于时间字段和文本字段，普通的批量创建特征的方法都是无法较好的挖掘其全部信息的，因此我们需要围绕交易字段中的交易时间进行额外的特征衍生。并且，需要注意的是，在实际二阶段建模过程时，我们需要在每个建模阶段都进行交叉验证与模型融合，才能最大化提升模型效果。，在此前的特征衍生过程中，我们曾进行了交叉特征衍生，但只是进行了一阶交叉衍生，例如交易额在不

大模型开发思路注意明确输出格式，如以{"from":"","to":""}这种 JSON 格式输出。2.多轮互动产生原因：大模型会自己发散（幻觉）产生原因：用户可以提问不同类型的事情，比如天气和季节解决方法：不要去给大模型设定好要做什么这里面，框架就要承担很重要的职责：1. 根据用户注册的函数，在首次 Prompt 中生成所有 Tool 的完整接口定义。2. 解析 LLM 的返回值，根据内容执行路

Class_weight:输入{0:1,1:3}则代表1类样本的每条数据在计算损失函数时都会*3，当输入balanced，则调整为真实样本比例的反比，以达到平衡，但实际情况中不常用。#UI多迭代10的6次方次，tol是优化算法的收敛容忍度，c是正则化项参数。pl1.fit(x_train,y_train)#直接fit会报错，要改变求解器为saga。score_l1#打印发现degree=3是最优解

kaggle竞赛之捷信金融违约预测竞赛-part1-数据探索及baseline建立

Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='你好！\\n', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))在代码环境中，ollama则提供了openai API风格的大模型调用方法。{'role

而大模型微调又分为全量微调和高效微调两种，所谓全量微调，指的是调整大模型的全部参数，而高效微调，则指的是调整大模型的部分参数，目前常用的高效微调方法包括LoRA、QLoRA、p-Tunning、Prefix-tunning等。这是模型保存和检查点创建的频率，允许你在训练过程中定期保存模型的状态,--model_name_or_path /mnt/workspace/.cache/modelscop