如何正确的使用数据库连接池进行并发访问数据库呢，本文给你讲解主要逻辑以及代码实现
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 散点图标签可以显示中文。1、从电脑中搜索simhei字体，如下示意图是mac检索结果，或者
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 散点图标签可以显示中文。1、从电脑中搜索simhei字体，如下示意图是mac检索结果，或者直接搜
离线特征是python加工出来的，在python中默认也是float类型，java中xgboost相关的api也都是float类型，为啥进行特征
如果只有一个数据集，直接以该数据集进行评估，在达到指定的训练轮次之前，如果评估指标在该数据集上已经early_stopping_rounds没有提升，则停止训练，返回最后一轮迭代的模型，（并不是最好的一个），如果发生early_stop，会有额外三个参数： bst.best_score, bst.best_iteration and bst.best_ntree_limit，进行参考。如
用chatGPT提高生产力具体背景如下：在训练模型过程中，为了避免资源抢占，我指定了其他的gpu来提高模型训练效率，但
发现还是版本的兼容性问题，通过指定版本进行安装。在安装openai的时候，会报错。
wiki维基百科常用语料下载路径。其他语料路径请参考上述的路径命名规则。
这个是在获取feature importance的时候报错，通过排查发现是因为特征名称包含空格，将空格替换掉即可解决。
toad计算IV特征为空是不会报错的，要报错的话，应该是label列出现空值问题，解决label列为空的问题即可。
param biz_type_thresholds: 阈值降序排序。阈值降序排序,通过二分法查找prob所在的合适位置。
报错的原因可能有好几种，我这里是因为文件格式不是pickle格式，而是parquet格式的。改成pd.read_parquet()即可。
其实其中是带有_或者（）等特殊字符，于是会存在这个报错。
pass。
第一版使用增强for，第二版使用普通for，增强for性能是普通for循环的6倍。一个简单的小技巧快速优化运行时间。
由于data.loc[value]和 data[data.key==value] 这两者之间有一定的差异，第一种方式返回的可能是series，第二种方式返回的是dataframe，所以在做复杂条件筛选的的时候，可能会爆str相关的错误。这个是针对dataframe写的，但是作为series就不适用了。
1、可以考虑df.reset_index(drop=True,inplace=True)否则可能报错，只是说数据大小超出内存限制，但是shape没问题，数据记录
复用数据dtrain，从而优化数据构建时间。
由于时间跨度比较大，很难保证特征稳定性，可以考虑对时间加权，对PSI的筛选放宽一些。
在信贷领域AUC&KS指标能提现模型的学习效果，但是在评估模型的相对好坏，以及制定使用方案的时候还是需要通过率&逾期率曲线
一>
Mac M1 12.3系统安装TensorFlow各种报错，现在的Miniforge3-MacOSX-arm
print('构建embedding', feature_name, len(feature_value) + 1, encodi
print('构建embedding', feature_name,len(feature_value)+1,encoding_size)se
由于keras在做二分类损失的时候，激活函数选择的是sigmod，所以此处不
gbdt通过每一轮迭代，降低输出概率值（或者回归连续值）和真实值之间产生的loss，即通过loss降低的
由于lgbm.predict_proba输出的结果维度和样本的数据集不一致，导致dataframe进行列赋值的时候报错，下
思路：通过找到链表的中点，然后从中点开始进行逆序。同时记录中点的位置，和链表开始的位置同时遍历，如果不
做模型的目的是为了得到一个强学习器，使得该学习器的性能满足实际需求。但是实际工作中强学习器并不是
通常为了获取高精度的数据，可以采用百度or高德的逆地理编码接口，但是个人请求量受限，企业版限额会高一些。本文提供一种离
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