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。
Unix时间戳是一个int64整数，它不包含任何格式或时区信息，因此在不同系统和语言之间具有高度的一致性。
如果在 INSERT 尝试时，由于另一个并发事务已经插入了具有相同 email 的记录，导致唯一性约束冲突（unique_violation），则捕获此异常。
根据您的具体需求选择合适的合并类型。
如果你的项目DocumentRoot指向public目录，那么<Directory>指令也应指向该目录。
默认情况下，通过woocommerce_form_field添加的复选框会无条件显示。
策略模式（Strategy Pattern）： 策略模式的核心在于定义一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互相替换。
解决方法： 检查HTTP头部信息的设置，确保Content-Type为application/pdf，Content-Disposition为attachment; filename="your_file_name.pdf"。
os.path.abspath(path) 会返回path的绝对路径。
判断切片长度 对切片使用 len() 会返回当前切片中元素的个数。
使用FFmpeg获取视频元数据 FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，能够读取几乎所有常见视频格式的详细信息。
SocketConnectPort: 连接的本地 Stunnel 监听端口（Stunnel 配置中的 accept 端口）。
可以是默认命名空间，也可以是带前缀的命名空间。
先通过路径索引定位到相关节点，再通过值索引快速筛选出符合条件的节点。
答案是使用独立程序结合pprof监控、日志记录和真实负载模拟进行Golang长时间性能测试。
因此，HTTP Handler 仍然可以看到多路复用器的旧视图，然后使用你认为已注销的 Handler 响应请求。
在go.mod中添加replace目标模块=>本地路径，确保本地模块含有效go.mod文件，运行go mod tidy使更改生效，调试完成需删除replace避免版本错乱。
RPC调用链追踪：让分布式调用透明化 一次用户请求可能经过多个服务的RPC调用，若缺乏链路追踪，排查延迟或失败将极为困难。
$images = $request->file('files'): 获取上传的文件数组。
安装Go语言环境 无论目标平台是Windows、macOS还是Linux，第一步都是在本地开发机上安装Go： 前往官方下载页面获取对应操作系统的安装包 安装后确保GOROOT和GOPATH环境变量正确设置 将$GOROOT/bin加入系统PATH，以便使用go命令 运行go version验证安装是否成功 配置代码编辑与调试工具 选择合适的IDE或编辑器能显著提升开发效率： 推荐使用VS Code搭配Go扩展（由Go团队维护），支持语法高亮、自动补全、跳转定义和调试 也可选用Goland（JetBrains出品），功能完整但为付费软件 启用gopls（Go语言服务器）以获得更好的代码分析体验 配置.golangci.yml文件集成静态检查工具如golint、errcheck 使用交叉编译生成多平台可执行文件 Go内置强大的交叉编译支持，无需额外依赖即可为目标平台生成二进制： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 小爱开放平台 小米旗下小爱开放平台 23 查看详情 通过设置GOOS和GOARCH环境变量指定目标系统和架构 例如编译Windows 64位程序： GOOS=windows GOARCH=amd64 go build -o app.exe main.go 常见组合包括： - GOOS=linux GOARCH=arm64（适用于树莓派等ARM设备） - GOOS=darwin GOARCH=amd64（Intel版macOS） - GOOS=windows GOARCH=386（32位Windows） 可在CI/CD流程中自动化构建所有平台版本 管理依赖与项目结构 现代Go开发推荐使用模块化方式管理依赖： 在项目根目录执行go mod init project-name初始化模块 添加依赖时直接import并运行go build，Go会自动下载所需版本 使用go mod tidy清理未使用的依赖 提交go.mod和go.sum到版本控制，保证构建一致性 基本上就这些。

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