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  • 目前在用机器学习算法解决一个多分类问题,手动提的特征,20多维。有两个类别总是被错误分类成对方,尝试了随机森林、KNN、决策树、XGBoost都是一样的效果。输出特征重要程度feature_importances,发现有一维特征,我认为应该是这两类最关键的区分特征,但是特征重要性却很低,请问这是什么原因?能用什么方法干预吗,比如手动调整特征权重?求大佬指点补充:
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  • 场景需求:接口类A是单例类,多线程都会调用类的接口处理数据,需要把处理后的数据返回给外部调用者,如果平时按照非单例的做法,我会在A类内预申请内存,把结果存到成员变量的指针中,然后将指针返回给外部调用者使用,这样就得到了处理后的数据。但是在单例类中,每调用一次接口就会把类A的内部成员变量的值改变,此时如果外部调用者没有及时拷贝数据就会覆盖掉原来的数据(多线程时有可能外部调用者在拷贝数据时另一个线程就调用接口,因为接口在完成上一次调用后就释放内部的锁了)。如果需要外部调用者传递一个指针进去,而结果又是变长的数据内存,这种情况怎么预先知道需要多少内存大小呢?
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