除了模型之外，我们还发布了WikiSQL，这是一个80654个手工注释的问题和SQL查询示例的数据集，分布在维基百科的24241个表中，比可比数据集大一个数量级。在WikiSQL数据集上，Seq2SQL优于Dong先前最先进的语义解析模型，得到35.9%的执行精度，以及一个增强的指针网络基线，得到53.3%的执行精度。通过利用SQL查询的固有结构和使用实时查询执行的奖励信号应用策略梯度方法，Seq

相比传统代码方式，利用Sentosa_DSML社区版完成机器学习算法的流程更加高效和自动化，传统方式需要手动编写大量代码来处理数据清洗、特征工程、模型训练与评估，而在Sentosa_DSML社区版中，这些步骤可以通过可视化界面、预构建模块和自动化流程来简化，有效的降低了技术门槛，非专业开发者也能通过拖拽和配置的方式开发应用，减少了对专业开发人员的依赖。

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关于XGBoost的算法原理，已经进行了介绍与总结，相关内容可参考【机器学习(一)】分类和回归任务-XGBoost算法-Sentosa_DSML社区版一文。本文以预测二手车的交易价格为目标，通过Python代码和Sentosa_DSML社区版分别实现构建XGBoost回归预测模型，并对模型进行评估，包括评估指标的选择与分析。最后得出实验结论，确保模型在二手汽车价格回归预测中的有效性和准确性。数据集

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