管道 管道，从一头进去，从另一头出来。 在Shell中，管道将一个程序的标准输出作为另一个程序的标准输入，就像用一根管子将一个程序的输出连接到另一个程序的输入一样。...管道的符号是|，下面的程序将cat的标准输出作为less的标准输入，以实现翻页的功能： $ cat source.list.bk | less tee 有时候我们想要同时将程序的输出显示在屏幕上（或进入管道...）和保存到文件中，这个时候可以使用tee。...tee程序的输出和它的输入一样，但是会将输入内容额外的保存到文件中： $ cat hello.txt | tee hello.txt.bk 上面的例子中，tee程序将cat程序的输出显示在屏幕上，并且在...需要注意的是，如果tee命令中指定的文件已经存在，那么它将会被覆盖，使用-a选项在文件末尾追加内容（而不是覆盖）： $ cat hello.txt | tee -a hello.txt.bk 条件执行
本文将专注于决策树的可视化过程，建模原理、结果分析和模型优化则会在未来的博文中呈现。...P.S：决策树为客户流失预警项目的必会技能，相关数据源和超详细的代码解析可空降文末~~ 前言 以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括：数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究，主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息...其实用户画像就是用户的特征，决策树也可以用来做用户画像。 决策树建模的结果需要可视化后才能很好的看出分类过程，方法便捷的同时还要兼具一定的美感。...，先来看一下主要代码： 代码也不长，只需要往 sklearn.tree 的 export_graphviz 函数中传入指定参数即可。...所以笔者通过广阅资料和优秀的技术博文，加以实操总结和优化，最终发现 sklearn.tree 里面就已经有了自动实现决策树可视化的函数，只需通过添加不同参数并结合 matplotlib 便可快速绘制出较为精美的决策树
问题提出： 决策树是一种优秀的机器学习算法，具有很好模型可解释性，有着广泛地应用。如何对决策树模型的结果做可视化分析，以便于更多人理解决策树做决策的机理？...解决方案： 1 安装graphviz 2 使用Python的pandas, scikit-learn, pydotplus 参考代码如下： 1）数据导入 ?...5） 决策树结果可视化分析 方式一：图形展示 ? 方式二：保存为PDF格式 ? 思考题： 1 如何利用决策树模型对变量的重要性作分析？ 2 如何调整决策树模型的超参数？
$ wc data 4 3 13 data 使用wc程序统计data文件中的内容，给出的结果是：data文件有4行、3个单词、13个字符。...使用diff来比较x和xx的区别： $ diff x xx 1d0 < aa 2a2 > a a 如上所述，diff命令会给出将第一个文件修改成第二个文件的方法，在这个例子中第一个文件是x，第二个文件是...如果要把x文件改成xx文件的样子，diff给出的建议是： 1d0：1表示第一个文件的第1行，d(delete)表示删除，0表示第二个文件的第0行（此行不存在），整个表示删除第一个文件的第1行； 表示第二个文件，的第1行删除，这一行的内容为aa； 2a2，2表示第一个文件的第2行，a(append)表示追加，2表示第二个文件的第...2行，整个表示在第一个文件的第2行后面追加第2个文件的第2行； > a a：>表示第二个文件，结合2a2看，表示被追加的第二个文件的第二行是a a。
使用 管道的使用很简单，python版代码如下，在管道中可以选择是否开启事务，默认是开启的，这里的事务与Redis的事务一样为弱事务性不是真正的事务： import redis #创建连接池获取连接...，可以选择开启或关闭事务，这里的事务与Redis事务一样是弱事务型 pipe = rp1.pipeline(transaction=True) #在管道中添加命令 pipe.set('new','123...，如在执行CMD1的时候，外部另一个客户端提交了CMD9，会先执行完CMD9再执行管道中的CMD2，因此事实上管道是不具有原子性的。...而管道因为不具有原子性，因此管道不适合处理事务，但管道可以减少多个命令执行时的网络消耗，可以提高程序的响应速度，因此管道更适合于管道中的命令互相没有关系，不需要有事务的原子性，且需要提高程序响应速度的场景...尾巴 管道可以提升我们程序中的响应时间，同时我们不能完全依赖于它的"事务"机制，只需要把管道当做"批处理"工具即可，在某些场合下，更需要结合管道和lua脚本一起使用。
grep程序在文本中搜索特定模式的行。...$ cat /etc/passwd | grep tom tom:x:1001:1001:,,,:/home/tom:/bin/bash 上面的例子从/etc/passwd中抽取有gaga的行。...： $ cat /etc/passwd | grep -n tom 31:tom:x:1001:1001:,,,:/home/tom:/bin/bash 从上面的例子看出，只要搜索模式gaga在行中，就会被匹配到...下面的例子搜索包含bash单词的行： $ cat /etc/passwd | grep -w bash tom:x:1001:1001:,,,:/home/tom:/bin/bash 如果在多个文件中搜索...，使用-l列出包含匹配行的文件的文件名，-L则列出不包含匹配行的文件的文件名。
前言在 Go 语言中，提倡通过通信来共享内存，而不是通过共享内存来通信，go中的Channel(一般简写为 chan) 管道提供了一种机制，它在两个并发执行的协程之间进行同步，并通过传递与该管道元素类型相符的值来进行通信...，可以用来两个不同的协程之间共享数据chan使用chan类型channel是一种类型，一种引用类型,声明类型时，可以使用go 代码解读复制代码var chan2 = make(chan int)或者go...，在使用range遍历时，需要关闭管道，否则会报死锁go 代码解读复制代码package mainimport "log"func main() { ch := make(chan int64)...如go 代码解读复制代码ch := make(chan int64)定义一个可读管道css 代码解读复制代码func say(ch 中更好的进行写成之间的通讯
Linux中的管道命令（一） 本文目录 1 cat 2 split 3 tac 4 rev 5 head, tail 6 cut cat cat程序将数据不加改变的复制到标准输出，数据可以来自于标注输入...中： $ cat hello.txt source.list.bk > bk.txt split 使用cat可以组合文件，使用split可以分割文件。...split默认将文件每1000行存为一个新文件，如果最后一次分割后剩余的不足1000行，则将剩余的行作为一个文件，也可以使用-l命令选项指定每个新文件的行数： $ split -l 4 bk.txt 上面的命令将...source 生成的四个文件的文件名为source00、source01、source02和source03。...:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games 在该变量中，每一个目录项由:进行分割，第1个目录项是/home/tom/bin，第2个目录项是/home
本文来自SF Video Technology 2019的一篇演讲，演讲者是来自Netflix编码团队的Eric Reinecke，该演讲主要讨论如何利用生产管道中编辑的反馈信息，帮助全产业工作者更高效率地完成工作...然后Eric提出一个影视作品创作中 “三次重写”的概念： 第一次是编剧初次构思出故事，内容由手稿等形式呈现； 第二次是演员演绎与导演拍摄，内容由视频等形式呈现； 第三次是剪辑，呈现内容被最终确定。...Eric紧接着介绍了此次演讲的主要内容： 一、时间轴感知管道 由于最终呈现的影视作品占据拍摄素材的比例，以及预告片占据影视作品比例都很低，因此我们如果能够了解到剪辑过程中的一些信息，变可以更高效率地完成影视作品及其预告片的制作工作...而为了完成上述工作，构建一个时间轴感知的生产管道是十分必要的。...二、一些已有的适合不同生产管道的剪辑工具 Eric介绍了几个剪辑工具： CMX EDL Advanced Authoring Format Final Cut Pro XML 三、OpenTimeLineIO
uniq uniq程序查找连续重复的行，一般用于有序数据的查重。...下面是fruit文件的内容： $ cat fruit apple apple banana grape grape grape peach pear pear watermelon uniq程序在没有任何命令选项的情况下...-u：仅输出不重复的行。 -d：仅输出重复行。...，使用-o选项指定输出文件： $ sort -o citysort city 这条命令中sort将city文件中的内容排序后写入到citysort中。...使用-c命令选项查看文件是否是排序好的： $ sort -c city sort: city:3: disorder: Ningpo sort告诉我们city文件从Ningpo开始是未排序的。
tr tr命令将文本中的一个字符替换为另一个字符（除非挤压字符），它不直接读取文件，而是从标准输入中读取信息，它的语法如下： tr [-cds] [set1 [set2]] tr命令将字符集set1中的字符替换为字符集...set2中的字符。...下面是data文件中的内容： $ cat data abc DEF GHi abC 12345 67890 下面的命令将data文件中a替换为X： $ tr a X < data Xbc DEF GHi...XbC 12345 67890 也可以指定两个字符集，下面的命令将data文件中的a替换为A、b替换为B、c替换为C： $ tr abc ABC < data ABC DEF GHi ABC 12345...sed程序从头到尾处理所有数据： 从输入流中读取一行； 对改行执行指定的指令； 将更改写入输出流中。
，而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。...决策树原理及案例我们之前已经讲过很多，感兴趣的同学在上面搜索框搜索‘决策树’即可，本文我们仅介绍可视化工具包的安装配置方法和决策树可视化方法/解析，让大家对决策树有更形象的理解。...CART@GraphViz可视化 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import pydotplus import...除叶节点（终端节点）之外的所有节点都有 5 部分 基于一个特征的值的有关数据的问题。每个问题的答案要么是 True，要么就是 False。数据点会根据该问题的答案在该决策树中移动。...gini：节点的基尼不纯度。当沿着树向下移动时，平均加权的基尼不纯度必须降低。 samples：节点中观察的数量。 value：每一类别中样本的数量。
同学们好 决策树的可视化,我以为之前介绍的方法已经够惊艳了（决策树可视化，被惊艳到了！）...，没想到最近又发现了一个更惊艳的，而且更逼真，话不多说，先看效果图↓ 直接绘制随机森林也不在话下 下面就向大家介绍一下这个神器 —— pybaobabdt 安装GraphViz pybaobabdt...pybaobabdt 即可 pybaobabdt用法 pybaobabdt 用起来也简单到离谱，核心命令只有一个pybaobabdt.drawTree,下面是官方文档示例代码，建议在jupyter-notebook中运行...不同的颜色对应不同的分类（target），每个分叉处都标记了分裂的条件，所以划分逻辑一目了然。树的深度也是工整的体现了出来。...树枝的直径也不是摆设，而是代表了样本的个数（比例），该划分条件下的样本越多，树干也就越粗。 你是发现最最底层的树枝太细太脆弱的时候，是不是应该考虑一下过拟合风险，比如需要调整一下最小样本数？
安装完成后，将bin目录加入到系统path环境变量中 安装graphviz的python库 使用conda install python-graphviz命令安装即可 生成可视化文件 import graphviz...# doctest: +SKIP from sklearn import tree print(data.columns) #ID3为决策树分类器fit之后得到的模型，注意这里必须在fit后执行，在predict
本文中讲解是的利用决策树的方法将sklearn中自带的红酒数据进行划分和可视化显示，学习决策树的几个重要参数。...决策树在sklearn的应用 决策树Decision Tree是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题 。...解决两个重点问题 如何从数据中找出最佳节点和最佳分枝 如何让决策树停止生长，防止过拟合 sklearn中的决策树 决策树相关的类都在tree模块下面，总共5个 建模的基本流程 实例化 拟合fit...重要参数 决策树算法中所有的参数为 class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth...max_features 限制分枝是考虑的特征个数，超过限制的个数直接舍弃掉 限制高维数据的过拟合剪枝参数，方法暴力 min_impurity_decrease 限制信息增益的大小 小于设置值不会发生分枝
0x02 预剪枝 2.1 概念 预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。...那么所谓的“决策树泛化性能”如何来判定呢？这就可以使用性能评估中的留出法，即预留一部分数据用作“验证集”以进行性能评估。...但后剪枝过程是在构建完全决策树之后进行的，并且要自底向上的对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销要比未剪枝决策树和预剪枝决策树都大得多。...max_depth：决策树最大深，可选参数，默认是None。这个参数是这是树的层数的。层数的概念就是，比如在贷款的例子中，决策树的层数是2层。...这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。 推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度，这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。
最大的区别之一（至少对我来说）是如何编写Python代码，这与R代码非常不同——这跟语法没什么直接关系。 R语言的众多优点之一是它在编程中引入了管道（pipe）的概念。...不使用管道的R语言示例（请参阅[2]） 下面的代码是一个典型示例。我们将函数调用的结果保存在变量中，如foo_foo_1，这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中，如scoop()。..., on = head ) Python/Pandas中的管道（或方法链） 由于Python中没有magrittr包，因此必须另寻他法。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道（即方法链） 我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...我再次安利下plotnine包，它能帮你得到更好的可视化效果。
管道是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。管道%>% 来自于magrittr 包。因为tidyverse 中的包会自动加载%>%，所以一般我们不需要自己加载这个包。...比如R数据科学中举的一个简单易懂的例子： 构建一个小兔子的对象： foo_foo <- little_bunny() 兔子需要完成三个动作： foo_foo_1 <- hop(foo_foo, through...forest) foo_foo_2 <- scoop(foo_foo_1, up = field_mice) foo_foo_3 <- bop(foo_foo_2, on = head) 在这个例子中，...最后使用管道： foo_foo %>% hop(through = forest) %>% scoop(up = field_mouse) %>% bop(on = head) 管道对于一段比较短的线性操作序列是非常好使的...，不过当步骤比较长（比如超过十个），或者有多个输入输出等时候，最好不要用管道。
这也是为什么很容易绘制规则并将其展示给涉众，这样他们就可以很容易地理解模型的底层逻辑。当然，只要树不太深。 使用scikitlearn和matplotlib的组合，可视化决策树非常简单。...在本文中，我们只关注可视化决策树。因此，我们不注意拟合模型或寻找一组好的超参数（关于这些主题的文章很多）。我们唯一要“调整”的是树的最大深度—我们将其限制为3，这样树仍然可以适应图像并保持可读性。...我们从最简单的方法开始-使用scikit learn中的plot_tree函数。 tree.plot_tree(clf); ? 好吧，这也不错。...现在，我们可以很容易地解释决策树。也可以使用graphviz库来可视化决策树，但是，结果非常相似，具有与上图相同的元素集。这就是为什么我们将在这里跳过它。...结论 在本文中，我演示了如何使用dtreeviz库来创建决策树的优雅而有见地的可视化。玩了一段时间之后，我肯定会继续使用它作为可视化决策树的工具。
dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.blog/solo95 Apache Spark中的决策树...决策树由两部分组成： 决策(Desion) 结果(Outcome) 决策树包含三种类型的节点： 根节点(Root node)：包含所有数据的树的顶层节点。...Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。然而从技术上来说是有的。...在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。...maxBins：离散连续特征时使用的bin数。 准备决策树的训练数据 您不能直接向决策树提供任何数据。它需要一种特殊的格式来提供。
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