/p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...：") print(true_labels) print("预测的标签是：") print(output_labels) 说明：这里需要注意的地方有： 图像要调整到网络输入一致的大小，即224×224...将【高，宽，通道】要转换成【通道，高，宽】的格式 输入的是【batchsize，C，H，W】，因此我们要增加一个batchsize维度 之前训练好的模型是使用cuda()，因此要将模型和数据放在GPU中...下一节，可视化相应的特征图。
在进行接口测试前，需要对涉及的接口文档进行熟悉，明确接口功能、输入输出参数、协议类型（HTTP/RPC等）、数据格式（JSON/XML）、鉴权方式等。...其次就要对测试环境进行搭建，确保依赖服务（如数据库、第三方API）可用，配置Mock工具（如WireMock）模拟未就绪的依赖服务。...不管是进行手动接口测试，还是自动化工具进行接口，或者放在持续集成工具里，都要依据不同类型的项目选择合适的工具。...比如需求分析、设计测试用例、执行测试、结果分析等紧接着就要对涉及的接口设计测试用例，通过正向的用例，异常的用例，边界值用例，性能用例思路来完善测试用例。用例完成后开启对测试用例的评审流程。...业务逻辑分析：理解接口在业务流程中的角色，例如用户注册接口如何与数据库、其他服务交互。二、 设计测试用例正常场景验证参数合法时接口返回正确结果（如HTTP 200）。示例：GET /users?
我们在进行接口负载测试时，通常是用来评估系统在高负载下的表现，比如并发用户数、响应时间、吞吐量这些指标，注意测试数据的真实性；监控所有相关指标，而不仅仅是响应时间。...我们可以根据测试结果优化系统，比如调整代码、增加服务器配置，或者优化数据库。最后，生成报告，方便团队沟通和后续改进。一、明确测试目标关键指标并发用户数：同时请求接口的最大用户数。...吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数（如每秒请求数，RPS）。响应时间：接口从请求到响应的平均/最大时间。错误率：在高负载下接口返回错误的比例。...二、准备测试环境和工具环境要求独立环境：尽量模拟生产环境的硬件配置（服务器、数据库、网络带宽等）。数据隔离：使用与生产环境结构一致但隔离的测试数据，避免脏数据影响结果。...四、测试执行步骤环境搭建部署与生产环境一致的测试环境（硬件配置、依赖服务、数据库）。隔离测试环境，避免影响生产数据。脚本开发参数化：使用CSV或数据库动态生成测试数据（如用户ID、Token）。
接口安全测试主要是确保API或Web服务在传输和存储数据时的安全性，防止数据泄露、篡改或未经授权的访问。准备阶段需要明确测试范围和目标，收集接口文档。...常见的安全测试方法，比如认证和授权机制，这部分可能会涉及到OAuth、JWT等，还有输入验证，比如SQL注入、XSS等攻击的测试方法。参数篡改和越权访问测试也很重要。...一、测试前的准备工作明确测试范围确定需要测试的接口（如RESTful API、SOAP、GraphQL等）。...重放攻击：重复发送同一请求（如多次提交订单）。并发测试：同时发起多个请求，测试库存扣减、余额处理是否原子操作。4....-6.9）：如缺失CORS白名单修复建议：启用HSTS强制HTTPS对用户输入进行双重验证（客户端+服务端）使用JWT黑名单机制处理令牌吊销
然后配置测试环境，确保和实际环境一致，避免环境差异影响结果。执行测试的时候，可能需要逐步增加负载，观察系统的表现，比如响应时间是否在可接受范围内，有没有错误发生。...测试完成后，分析结果，生成报告，找出问题所在，比如哪个接口响应慢，资源使用过高。最后根据结果优化系统，可能调整代码、配置或者硬件资源。...一、明确测试目标确定核心指标：最大并发用户数（TPS/QPS）响应时间阈值（如90%请求≤500ms）错误率容忍度（如测试初始阶段：运行基准测试（低并发），确认接口功能正常。逐步加压：按阶梯增加并发用户，记录各阶段的响应时间、TPS、错误率。极限测试：持续增加并发直至系统崩溃，记录崩溃时的负载阈值。...回归测试：每次优化后重新运行压力测试，对比优化前后的性能数据。十、输出测试报告报告内容：测试目标、工具、环境配置。压力测试场景（并发数、持续时间）。性能指标（响应时间、TPS、错误率）。
在执行接口联调测试前需要明确测试的目标和范围，要测试哪些接口，涉及哪些系统，预期的结果是什么。然后准备测试环境，可能需要搭建一个接近生产环境的测试环境，包括数据库、服务器、网络配置等。...接着，准备测试数据，可能需要一些模拟数据或者从生产环境导出的数据，但要注意数据脱敏。接着需要设计测试用例，评审测试用例，执行测试用例，发现定位问题及验证已修复的问题。...测试环境的搭建可能会遇到配置问题，或者数据不一致导致测试结果不准确，接口之间的依赖关系复杂时，可能需要模拟某些服务（比如使用Mock服务）来隔离测试，当某个依赖的第三方服务不可用时，如何继续测试？...一、明确测试范围和目标确定测试范围明确参与联调的系统和模块（如前端、后端服务、第三方接口等）。列出所有需要测试的接口及调用链路（如登录→查询订单→支付）。...性能问题用JMeter或LoadRunner进行压力测试，优化超时时间或限流策略。跨团队协作建立联调群，明确接口负责人，定期同步进度。阅读后若有收获，不吝关注，分享等操作！
从图中可以看到，我们添加了三个新的数据点，用星星表示。对于三个点中的每一点，我们都标记了训练集中离其最近的点，最近邻算法的预测输出就是标记的这点（用交叉颜色进行表示）。...以下示例使用了5个最近的邻居： ? 同样，将预测结果用交叉的颜色表示。从图中可以看到，左上角的新数据点的预测与我们仅使用一个最近邻居时的预测结果不相同。...Scratch实现k-NN算法 以下是k-NN算法的伪代码，用于对一个数据点进行分类（将其称为A点）： 对于数据集中的每一个点： 首先，计算A点和当前点之间的距离； 然后，按递增顺序对距离进行排序； 其次...然后，将数据拆分为训练和测试集，以评估泛化性能； 之后，将邻居数量（k）指定为5； 接下来，使用训练集来拟合分类器； 为了对测试数据进行预测，对于测试集中的每个数据点，都要使用该方法计算训练集中的最近邻居...而对于大型的数据集，需要耗费比较大的存储。此外，还需要计算数据库中每个数据点距离预测点的的距离，这个过程会很麻烦，且耗时多。
接口依赖登录状态进行测试，其中的登录状态可能涉及Token、Cookie或者Session之类的机制，需要模拟用户登录过程，获取认证信息。...比如用Postman的话，可能需要先发一个登录请求，然后从响应中提取Token，再在后续请求的Header里加上这个Token。...这时候可能需要考虑如何在不同测试框架中处理这些机制，比如用Postman的环境变量来存储Token，或者在自动化脚本中用变量保存。在测试用例设计上需要覆盖正常情况和异常情况。...比如已经登录的情况下调用接口是否正常，未登录时是否返回401，还有Token过期的情况如何处理。可能需要测试Token失效后的响应，这时候可能需要手动修改Token或者调整时间戳来模拟过期。...还有角色权限的问题需要注意，使用普通账号和管理员账户进行测试，分别获取他们的Token，然后测试各个接口的权限控制是否生效。
为此，作者对TimeGPT进行了超过1000亿个数据点的训练，这些数据点都来自开源的时间序列数据。该数据集涵盖了广泛的领域，从金融、经济和天气，到网络流量、能源和销售。...放大数据，我们还发现了明显的每周季节性。 从上图中，可以看到周末访问的访客比平时少。 考虑到所有这些，让我们看看如何使用TimeGPT进行预测。 首先，将数据集分成训练集和测试集。...因此我们创建自己的循环，一次生成七个预测，直到我们对整个测试集进行预测。...这是一个令人兴奋的结果，因为TimeGPT从未见过这个数据集，并且只进行了几个步骤的微调。虽然这不是一个详尽的实验，但我相信它确实展示了潜在的基础模型在预测领域的潜力。...对TimeGPT的看法 TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型。它利用了Transformer架构，并在1000亿个数据点上进行了预训练，以便对新的未见过的数据进行零样本推断。
导读：在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？ 简短但不是很有用的答案是，这取决于模型。...一些常见的评估指标如下所示： accuracy_score：准确率（accuracy）计算测试集中预测正确的数据点数，并返回正确预测的数据点的比例。...如前所述，准确率计算测试集中预测正确的数据点数，并返回测试集大小的比例。我们只是正确地预测了第二个数据点（实际标签是1）。除此之外，实际标签是0，而我们预测为1。...▲图3-2 使用matplotlib生成的可视化结果 确定我们的模型预测性能最直接的评估指标是均方误差。对于每个数据点，我们看预测值和实际y值之间的差异，然后对其进行平方。...：如果每个数据点都等于所有数据点的均值，那么数据中就没有分散或变化，我们就可以用一个数据值来预测所有未来的数据点。
在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？ 简短但不是很有用的答案是，这取决于模型。...一些常见的评估指标如下所示： accuracy_score：准确率（accuracy）计算测试集中预测正确的数据点数，并返回正确预测的数据点的比例。...如前所述，准确率计算测试集中预测正确的数据点数，并返回测试集大小的比例。我们只是正确地预测了第二个数据点（实际标签是1）。除此之外，实际标签是0，而我们预测为1。...▲图3-2 使用matplotlib生成的可视化结果 确定我们的模型预测性能最直接的评估指标是均方误差。对于每个数据点，我们看预测值和实际y值之间的差异，然后对其进行平方。...：如果每个数据点都等于所有数据点的均值，那么数据中就没有分散或变化，我们就可以用一个数据值来预测所有未来的数据点。
虽然人们一致认为在构建预测模型时更多的数据会产生更好的模型，但重要的是要考虑如何使用模型。 在将模型发布到世界各地之前，在开发过程中测试模型是必不可少的。...如果拥有来自相同分布的数据但只有 100 个实例，则选择包含 10% 数据的测试集可能会提供偏斜的结果。如果这 10 个数据点来自数据中最异常的区域，则模型性能会更差。...kFold 作为训练-测试拆分的替代方案，K-fold 提供了一种机制，可将数据集中的所有数据点用作训练数据和测试数据。 Kfolds 将数据集分成多组零重叠的索引，以从您的数据集中提取随机数据集。...这种方法优于之前的train_test_split，因为每个数据点都可以是模型和测试集的一部分。然而，这意味着一些事情。 您将在每个训练数据集上构建多个模型并在每个测试数据集上进行测试。...最重要的原因是，没有现实生活场景可以让您用未来的数据训练模型来预测过去。 相反，您可以按时间分离数据。例如，获取数据点之前的所有数据，然后在下一个数据点上对其进行测试，以确保不会出现数据泄漏。
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...我定义了列的名称并创建了一个df，其中列用我给它们的名称标识：- ? 我决定映射这些值，因为如果创建了字典并为列中的简单类别分配了一个数字，则更容易识别单元格中的值：- ?...然后我创建了一个热图，它揭示了自变量对因变量的相互依赖性：- ? 然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...也可以仅对一行数据进行预测。在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。
假设有两个类别，A 和B，并且我们有一个新的数据点x1，那么这个数据点将位于这些类别中的哪一个。为了解决这类问题，我们需要一个K近邻算法。借助K近邻，我们可以轻松识别特定数据集的类别。...步骤4：在这k个邻居中，统计每个类别的数据点个数。 步骤 5：将新数据点分配给邻居数量最大的类别。 步骤6：我们的模型准备好了。 假设我们有一个新的数据点，我们需要把它放在所需的类别中。...如何选择 K 值？ Kvalue 表示最近邻的计数。我们必须计算测试点和训练过的标签点之间的距离。每次迭代更新距离度量的计算成本很高，这就是为什么 K近邻 是一种惰性学习算法。...** 拓端 ，赞32 ** 拓端 ，赞18 ** 拓端 ，赞13 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。...对于COVID-19之后的数据集，KPSS测试给出的p值为 0.01，该值小于0.05，这说明时间序列数据 不是平稳的。 因此，我们可以从以上两个测试得出结论，时间序列数据 不是平稳的。
从训练数据点来看，第一幅图有很高的误差。...该过程针对每个数据点进行迭代。这有其优点和缺点。...让我们看看它们： 我们利用所有数据点，因此偏差会很低 我们将交叉验证过程重复n次（其中n是数据点数），这会导致执行时间更长 由于我们针对一个数据点进行测试，因此这种方法导致测试模型有效性的较大差异。...让我们了解一下，如何通过以下步骤完成此操作： 从训练集中删除因变量 train.drop(['target'], axis = 1, inplace = True) 创建一个新的因变量，该变量对于训练集中的每一行是...如果要评估模型来进行多步预测，可以使用此方法。 ? 7.自定义交叉验证技术 如果没有一种方法可以最有效地解决各种问题。则可以创建基于函数或函数组合的自定义交叉验证技术。 如何测量模型的偏差方差？
K-最近邻（K近邻）是一种用于回归和分类的监督学习算法。K近邻 试图通过计算测试数据与所有训练点之间的距离来预测测试数据的正确类别。然后选择最接近测试数据的K个点。...假设有两个类别，A 和B，并且我们有一个新的数据点x1，那么这个数据点将位于这些类别中的哪一个。为了解决这类问题，我们需要一个K近邻算法。借助K近邻，我们可以轻松识别特定数据集的类别。...步骤4：在这k个邻居中，统计每个类别的数据点个数。 步骤 5：将新数据点分配给邻居数量最大的类别。 步骤6：我们的模型准备好了。 假设我们有一个新的数据点，我们需要把它放在所需的类别中。...如何选择 K 值？ Kvalue 表示最近邻的计数。我们必须计算测试点和训练过的标签点之间的距离。每次迭代更新距离度量的计算成本很高，这就是为什么 K近邻 是一种惰性学习算法。...2.简介 预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。在市场历史期间，一直有一种持续的兴趣试图分析其趋势，行为和随机反应。
这是因为此关系模型把每个数据点的偏差（包括噪声）都纳入了考虑范围，也就是说，这个模型太过敏感，甚至会捕捉到只在当前数据训练集出现的一些随机模式。...留一法交叉验证 ( LOOCV ) 这种方法只保留一个数据点用作验证，用剩余的数据集训练模型。然后对每个数据点重复这个过程。这个方法有利有弊： 由于使用了所有数据点，所以偏差较低。...把整个数据集随机分成 K“层” 对于每一份来说： 1).以该份作为测试集，其余作为训练集； (用其中 K-1 层训练模型，然后用第K层验证) 2).在训练集上得到模型； 3).在测试集上得到生成误差...，这样对每一份数据都有一个预测结果；(记录从每个预测结果获得的误差) 记录下的 k 个误差的平均值，被称为交叉验证误差（cross-validation error）。...这样会得到更好的预测模型。进行这个取舍，通常会得出复杂程度较低的预测模型。
假设您正在建立一个模型来检测一个人是否患有糖尿病。进行训练测试拆分后，您获得了长度为100的测试集，其中70个数据点标记为正（1），而30个数据点标记为负（0）。...在讨论准确性的失败案例之前，让我为您介绍两种类型的数据集： 平衡的：一个数据集，包含所有标签/类别几乎相等的条目。例如，在1000个数据点中，600个为正，400个为负。...现在，当您预测测试集标签时，它将始终预测为“ + ve”。因此，从1000个测试设定点中，您可以获得1000个“ + ve”预测。然后你的准确性就会来 990/1000 = 99％ 哇！惊人！...从曲线中可以看到，对数损失的范围是[0，无穷大]。 对于多类别分类中的每个数据点，我们使用以下公式计算对数损失： ? 如果x（o，c）属于类别1，则y（o，c）=1。其余概念相同。...在预测测试集的目标值时，我们会遇到一些误差（e_i），这是预测值与实际值之间的差。 假设我们有一个包含n个条目的测试集。众所周知，所有数据点都有一个目标值，例如[y1，y2，y3…….yn]。
洗发水销售数据集 该数据集描述了3年期间洗发剂销售的每月数量。 这些单位是计数单位，有36个数据点。...我们将这个部分分成4个步骤： 将单变量数据集转换为监督学习问题。 建立测试设备的训练和测试数据集。 定义持久性模型。 进行预测并建立基准性能。 查看完整的示例并绘制输出。...我们可以看到，第一行（索引0）的数据将被剔除，因为在第一个数据点之前没有用于进行预测的数据点。...我们使用前向验证方法来做到这一点。 不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。...Test MSE: 17730.518 第5步：完成示例 最后，在同一个图中绘制测试数据集合的预期值曲线、训练数据集的数据曲线和不一致的预测图。
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