清澈源一站式纯净水生产系统解析

本站原创 2025-02-12 天文图吧 0

一、清澈源：一站式纯净水生产系统解析

二、全套设备配置：从源头到瓶颈的每一步骤

三、技术标准：确保每滴水都符合国际规范

四、市场定位：如何在竞争激烈的市场中脱颖而出

五、成本控制：让价格合理不影响品质保证

六、售后服务：为客户提供全面的保障体系

七、案例分析：成功案例背后的策略与技巧

八、高效运营：如何通过数据分析提高生产效率

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, RandomizedSearchCV, cross_val_score

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, PolynomialFeatures

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score

# 读取数据集，假设为一个CSV文件，其中包含了特征和目标变量。

data = pd.read_csv("your_data.csv")

# 将数据分割成训练集和测试集，通常是7:3或者8:2。

X_train, X_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), test_size=0.2)

# 标准化或归一化特征值，这里使用StandardScaler作为示例。

scaler = StandardScaler()

X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用GridSearchCV进行参数调优，这里是一个简单的示例，实际情况可能需要更复杂的模型和参数搜索空间。

param_grid = {

'n_estimators': [10, 50],

'max_depth': [None]

}

grid_search_cv = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid=param_grid)

grid_search_cv.fit(X_train_scaled[:, :5], X_train_scaled[:, -1])

print("Best parameters:", grid_search_cv.best_params_)

print("Best score:", grid_search_cv.best_score_)

# 使用RandomizedSearchCV进行参数调优，可以减少计算成本，但可能得到不同的结果。

randomized_search_cv = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid=param_grid)

randomized_search_cv.fit(X_train_scaled[:, :5], X_train_scaled[:, -1])

print("Best parameters:", randomized_search_cv.best_params_)

print("Best score:", randomized_search_cv.best_score_)

# 分析模型性能，可以根据需求选择不同的评估指标，如accuracy,f1-score等。

y_pred_random_forest_gs_best_model_fit_to_Xtest_set_with_Xtrain_set__scaled_features_only_first_five_columns_and_last_column_as_target_variable__model_fitted_on_full_training_data___with_parameters_from_GridSearchParams_optimized_by_GradientBoostingWithPolynomialFeatures_for_three_poly_degrees_reran_with_all_combinations_of_n_estimators_max_depth_options__then_saved_the_final_model_in_file_name_prefix_random_forest_gs_best_model_fit_to_Xtest_set_with_Xtrain_set__scaled_features_only_first_five_columns_and_last_column_as_target_variable__

// Import the necessary modules.

@use "sass";

$base-color: #f4f4f4;

$accent-color: #e74c3c;

// Define a mixin for creating responsive buttons.

@mixin button($size) {

display: inline-block;

padding: $size * 0.75rem;

font-size: $size * 1.25rem;

line-height: $size * 1.5rem;

}

use std::fs::{self};