Windows：可从Intel官网下载TBB二进制包，或通过vcpkg、Conan等包管理器安装。
class ModelTrainer: def __init__(self, model_trainer_config): self.model_trainer_config = model_trainer_config def initiate_model_training(self): try: # 从配置文件中读取数据路径和目标列名 train_data_path = self.model_trainer_config.train_data_path test_data_path = self.model_trainer_config.test_data_path target_column = self.model_trainer_config.target_column # 加载训练数据和测试数据 train_data = pd.read_csv(train_data_path) test_data = pd.read_csv(test_data_path) # 划分特征和目标变量 X_train = train_data.drop(target_column, axis=1) X_test = test_data.drop(target_column, axis=1) y_train = train_data[target_column] y_test = test_data[target_column] logger.info('Splitting ') models={ 'LinearRegression':LinearRegression(), 'Lasso':Lasso(), 'Ridge':Ridge(), 'Elasticnet':ElasticNet(), 'RandomForestRegressor': RandomForestRegressor(), 'GradientBoostRegressor()' : GradientBoostingRegressor(), "AdaBoost" : AdaBoostRegressor(), 'DecisionTreeRegressor' : DecisionTreeRegressor(), "SupportVectorRegressor" : SVR(), "KNN" : KNeighborsRegressor() } model_report:dict = ModelTrainer.evaluate_model(X_train,y_train, X_test, y_test, models) print(model_report) print("\n====================================================================================") logger.info(f'Model Report : {model_report}') # to get best model score from dictionary best_model_score = max(sorted(model_report.values())) best_model_name = list(model_report.keys())[ list(model_report.values()).index(best_model_score) ] best_model = models[best_model_name] print(f"Best Model Found, Model Name :{best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") print("\n====================================================================================") logger.info(f"Best Model Found, Model name: {best_model_name}, R2-score: {best_model_score}") logger.info(f"{best_model.feature_names_in_}") ModelTrainer.save_obj( file_path = self.model_trainer_config.trained_model_file_path, obj = best_model ) except Exception as e: logger.info('Exception occured at model trianing') raise e相应的调用方式也需要修改：try: config = ConfigurationManager() model_trainer_config = config.get_model_trainer_config() model_trainer = ModelTrainer(model_trainer_config) model_trainer.initiate_model_training() # 无需传递参数 except Exception as e: raise e注意事项 配置文件检查： 确保 model_trainer_config 对象包含了正确的数据路径和目标列名等信息。
以下是针对PHP微服务框架的服务治理策略与实践建议。
i := Low：由于 Low 是 uint 类型，所以 i 也自动推断为 uint 类型。
对副本的修改不会影响原始对象，反之亦然。
基本做法是将请求逻辑封装成函数，在主流程中为每个请求启动一个goroutine，并通过channel传递结果或错误。
例如：requests.post(url, data=data, headers=headers, timeout=5)。
迭代器模式是一种设计模式，它提供了一种顺序访问聚合对象元素的方法，而无需暴露该对象的底层表示。
在命令行中，导航到文件所在目录，然后执行以下命令：go run main.go -service_email "your-service-account@developer.gserviceaccount.com" -key_path "key.pem" -scope "https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly" 将your-service-account@developer.gserviceaccount.com替换为您的服务账户邮箱。
通过在列表推导式中重复执行此操作SIZE次，我们可以生成一个包含SIZE个随机类别值的列表。
一种常见的做法是使用 if 语句检查返回值，并在返回 false 时抛出一个异常。
在C++中，STL容器（如std::vector、std::list等）默认使用全局的::operator new和::operator delete来分配和释放内存。
在 down 方法中，务必提供正确的 DROP INDEX 语句来回滚操作。
务必牢记 array_combine() 对键值数量严格匹配的要求，并做好相应的错误处理。
字符串拼接的常用方法 Go提供了多种方式来拼接字符串，根据场景不同可以选择最合适的方式： 使用 + 操作符：适用于少量字符串拼接，简单直观。
切片中的指针操作 切片比数组更常用，因为它具有动态长度。
例如：将大文本压缩后存为 BLOB 字段 节省空间：压缩率可达 70%~90% 代价：读写时需加解密，CPU 开销略增 4. 数据归档与分区（长期节省空间） 用 C# 定期将历史数据迁移到归档表或冷库存储，主表保留近期高频访问数据。
在使用 VS Code 进行 PHP 代码调试时，Xdebug 可能会意外地停止在函数声明处，而非预设的断点位置，导致调试流程中断。
当被观察的元素发生指定类型的变化时，此回调函数将被执行。
保持语义清晰最重要。

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