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guduzhe@guduzhe
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“这个正常 我用lgb 两台电脑都能出不一样的结果，最后网上查了查是因为cpu的问题导致的，但是像你差别这么大，应该某些库的版本不一样，python有个巨逼讨厌的地方，就是在更新库版本的时候，有些默认参数会变，或者参数的类会改变，查查这个，sklearn就这个德性，最新版本很多函数的类都变了”
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“另外lgb是直接支持类别特征的，把类别特征用pandas转成category格式直接喂给模型即可，这就不用one-hot了，你用sklearn或者xgb都必须one-hot，如果树模型的话，深度容易过高，容易过拟合。一点自己的理解”
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“帮你出坑： 1、one_hotting尽量不用sklearn自带的，最好用pandas的get_dummies方法，sklearn的one-hotting坑有点多 2、进行类别特征处理的时候最好把训练集和测试集放在一起处理，如果分开的话 很容易出现训练集和测试集类别特征不一样的情况 3、目前无论是回归、分类还是排序都强…”
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“减脂必须结合有氧 同时晚餐注意控制饮食。。。。”
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“先从吃开始控制吧~~~你这个得找专业的教练帮你，弄不好容易减出问题来”
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“当然可以了 谁说小论文必须有导师的名字了 但是第一作者必须是你自己才可以~~~”
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“相互之间有细微差别 差别不大”
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“这个职位刚招的时候不是还只要博士呢么？这么快就改啦？”
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