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<canvas id="myCanvas" width="200" height="100"></canvas>
<script>
var canvas = document.getElementById('myCanvas'); // 获取画布元素
var context = canvas.getContext('2d'); // 获取2D绘图上下文
// 定义物体的初始位置和宽高，以及速度
var x = 10; // x轴坐标，即物体的横向位移大小
var y = 10; // y轴坐标，即物体的纵...
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```python import pandas as pd import numpy as np from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, StratifiedKFold from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report # 加载数据集，并将其分为特征和标签变量 data = pd.read_csv('fligh...<未完>点击进入
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## 一、背景 航班延误是旅客出行的最大烦恼，也是航空公司面临的严峻挑战。传统的航班延误预测方法，如Logistic回归、随机森林、神经网络，都有一定的效果，但仍然存在许多不足之处。考虑到xgboost具有高准确性、高效性和可扩展性的特性，因此可以采用xgboost来进行航班延误预测。 ## 二、目标 通过使用xgboost进行航班延误预测： 1. 改进传统方法对于航班延误预测的准度 2. 改进传统方法对于航班延误分布情况的准度 ## 三、数据集 1. 航司名字: 哪家航司飞行 2. 出发机场: 起飞地 3. 目标机场: 降落地 4. 起飞日期: 飞行日期...<未完>点击进入
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, gamma=0.2, subsample=0.6, colsample_bytree=1.0, objective='binary:logistic', nthread=-1, scale_pos_weight=1) ''' learning_rate：学习率，通常取值在 0.01-0.2 之间，默认为 0.3。 n_estimators：决策树的数量，也就是弱学习器的数量。一般来说，数量越大越好，但是以合理的方式增加它可以防止过拟合。默认为 100。 max_depth：决策树的最大深度。当 max_depth = 1 时为特殊的树形结构 (单层决策树) ，它会非常不稳定。通常取值 3...<未完>点击进入
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```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 加载数据集，切分训练集和测试集，占比7:3 boston = load_boston() # 获取波士顿房价数据集 X, y = boston.data, boston.target # 分割特征和目标变量 X_train, X_test, y_train, y_test = tra...<未完>点击进入
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