R语言模型评估网格搜索

### 网格搜索 ###
install.packages("gbm")
set.seed(1234)
library(caret)
library(gbm)
fitControl <- trainControl(method = 'repeatedcv',
                           number = 10,
                           repeats = 5)
# 设置网格搜索的参数池
gbmGrid <- expand.grid(interaction.depth = c(3,5,9),
                       n.trees = (1:20)*5,
                       shrinkage = 0.1,
                       n.minobsinnode = 20)
nrow(gbmGrid)
# 训练模型,找出最优参数组合
gbmfit <- train(accept ~ .,data = car,
                method = 'gbm',
                trControl = fitControl,
                tuneGrid = gbmGrid,
                metric = 'Accuracy')

gbmfit$bestTune # 查看模型最优的参数组合

plot(gbmfit)
     8        0.5290             nan     0.1000    0.0638
     9        0.4866             nan     0.1000    0.0668
    10        0.4438             nan     0.1000    0.0506
    20        0.2592             nan     0.1000    0.0100
    40        0.1435             nan     0.1000   -0.0019
    60        0.0950             nan     0.1000   -0.0002
    80        0.0668             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.0485             nan     0.1000   -0.0014

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4109
     2        1.1518             nan     0.1000    0.2587
     3        0.9983             nan     0.1000    0.1844
     4        0.8888             nan     0.1000    0.1446
     5        0.8016             nan     0.1000    0.1009
     6        0.7391             nan     0.1000    0.0897
     7        0.6838             nan     0.1000    0.0779
     8        0.6363             nan     0.1000    0.0552
     9        0.6021             nan     0.1000    0.0429
    10        0.5728             nan     0.1000    0.0431
    20        0.4161             nan     0.1000    0.0128
    40        0.2905             nan     0.1000    0.0043
    60        0.2250             nan     0.1000    0.0000
    80        0.1868             nan     0.1000    0.0028
   100        0.1599             nan     0.1000   -0.0011

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4253
     2        1.1400             nan     0.1000    0.2801
     3        0.9769             nan     0.1000    0.2071
     4        0.8536             nan     0.1000    0.1588
     5        0.7568             nan     0.1000    0.1268
     6        0.6804             nan     0.1000    0.1021
     7        0.6178             nan     0.1000    0.0795
     8        0.5680             nan     0.1000    0.0659
     9        0.5270             nan     0.1000    0.0532
    10        0.4928             nan     0.1000    0.0476
    20        0.3168             nan     0.1000    0.0044
    40        0.2040             nan     0.1000    0.0014
    60        0.1528             nan     0.1000    0.0035
    80        0.1202             nan     0.1000   -0.0011
   100        0.0962             nan     0.1000   -0.0015

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4417
     2        1.1298             nan     0.1000    0.2928
     3        0.9571             nan     0.1000    0.2159
     4        0.8269             nan     0.1000    0.1657
     5        0.7264             nan     0.1000    0.1308
     6        0.6474             nan     0.1000    0.1152
     7        0.5760             nan     0.1000    0.0854
     8        0.5225             nan     0.1000    0.0717
     9        0.4757             nan     0.1000    0.0620
    10        0.4349             nan     0.1000    0.0467
    20        0.2496             nan     0.1000    0.0155
    40        0.1395             nan     0.1000    0.0024
    60        0.0900             nan     0.1000    0.0002
    80        0.0630             nan     0.1000   -0.0012
   100        0.0456             nan     0.1000   -0.0007

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4164
     2        1.1512             nan     0.1000    0.2760
     3        0.9959             nan     0.1000    0.1936
     4        0.8834             nan     0.1000    0.1418
     5        0.7990             nan     0.1000    0.1119
     6        0.7317             nan     0.1000    0.0869
     7        0.6786             nan     0.1000    0.0718
     8        0.6348             nan     0.1000    0.0533
     9        0.5993             nan     0.1000    0.0465
    10        0.5704             nan     0.1000    0.0440
    20        0.4054             nan     0.1000    0.0152
    40        0.2805             nan     0.1000   -0.0001
    60        0.2258             nan     0.1000   -0.0002
    80        0.1853             nan     0.1000   -0.0010
   100        0.1642             nan     0.1000    0.0004

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4327
     2        1.1387             nan     0.1000    0.2807
     3        0.9689             nan     0.1000    0.2087
     4        0.8447             nan     0.1000    0.1510
     5        0.7518             nan     0.1000    0.1201
     6        0.6790             nan     0.1000    0.0926
     7        0.6215             nan     0.1000    0.0816
     8        0.5699             nan     0.1000    0.0755
     9        0.5238             nan     0.1000    0.0525
    10        0.4900             nan     0.1000    0.0476
    20        0.3147             nan     0.1000    0.0088
    40        0.1975             nan     0.1000    0.0051
    60        0.1471             nan     0.1000    0.0007
    80        0.1137             nan     0.1000   -0.0017
   100        0.0918             nan     0.1000   -0.0004

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4464
     2        1.1234             nan     0.1000    0.2828
     3        0.9530             nan     0.1000    0.2164
     4        0.8232             nan     0.1000    0.1688
     5        0.7208             nan     0.1000    0.1231
     6        0.6437             nan     0.1000    0.1019
     7        0.5806             nan     0.1000    0.0845
     8        0.5270             nan     0.1000    0.0625
     9        0.4843             nan     0.1000    0.0560
    10        0.4474             nan     0.1000    0.0510
    20        0.2581             nan     0.1000    0.0138
    40        0.1420             nan     0.1000    0.0053
    60        0.0905             nan     0.1000   -0.0006
    80        0.0628             nan     0.1000   -0.0023
   100        0.0462             nan     0.1000   -0.0008

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4124
     2        1.1500             nan     0.1000    0.2666
     3        0.9955             nan     0.1000    0.1842
     4        0.8853             nan     0.1000    0.1485
     5        0.7969             nan     0.1000    0.1131
     6        0.7292             nan     0.1000    0.0884
     7        0.6759             nan     0.1000    0.0667
     8        0.6332             nan     0.1000    0.0587
     9        0.5957             nan     0.1000    0.0511
    10        0.5650             nan     0.1000    0.0394
    20        0.4060             nan     0.1000    0.0141
    40        0.2817             nan     0.1000    0.0028
    60        0.2236             nan     0.1000    0.0009
    80        0.1849             nan     0.1000   -0.0016
   100        0.1626             nan     0.1000   -0.0007

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4371
     2        1.1354             nan     0.1000    0.2872
     3        0.9702             nan     0.1000    0.2043
     4        0.8451             nan     0.1000    0.1560
     5        0.7503             nan     0.1000    0.1172
     6        0.6772             nan     0.1000    0.1054
     7        0.6124             nan     0.1000    0.0819
     8        0.5604             nan     0.1000    0.0661
     9        0.5202             nan     0.1000    0.0522
    10        0.4849             nan     0.1000    0.0439
    20        0.3242             nan     0.1000    0.0134
    40        0.2085             nan     0.1000    0.0034
    60        0.1533             nan     0.1000    0.0013
    80        0.1204             nan     0.1000   -0.0008
   100        0.0960             nan     0.1000    0.0000

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4512
     2        1.1244             nan     0.1000    0.2989
     3        0.9515             nan     0.1000    0.2075
     4        0.8231             nan     0.1000    0.1579
     5        0.7267             nan     0.1000    0.1329
     6        0.6451             nan     0.1000    0.1037
     7        0.5791             nan     0.1000    0.0862
     8        0.5237             nan     0.1000    0.0685
     9        0.4813             nan     0.1000    0.0540
    10        0.4468             nan     0.1000    0.0518
    20        0.2605             nan     0.1000    0.0124
    40        0.1429             nan     0.1000    0.0044
    60        0.0948             nan     0.1000    0.0016
    80        0.0664             nan     0.1000   -0.0015
   100        0.0492             nan     0.1000   -0.0012

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4100
     2        1.1522             nan     0.1000    0.2626
     3        0.9967             nan     0.1000    0.1860
     4        0.8860             nan     0.1000    0.1448
     5        0.8010             nan     0.1000    0.1156
     6        0.7311             nan     0.1000    0.0900
     7        0.6770             nan     0.1000    0.0600
     8        0.6358             nan     0.1000    0.0614
     9        0.5988             nan     0.1000    0.0485
    10        0.5681             nan     0.1000    0.0388
    20        0.4105             nan     0.1000    0.0164
    40        0.2860             nan     0.1000    0.0075
    60        0.2278             nan     0.1000   -0.0006
    80        0.1867             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.1551             nan     0.1000    0.0002

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4171
     2        1.1380             nan     0.1000    0.2831
     3        0.9722             nan     0.1000    0.2083
     4        0.8485             nan     0.1000    0.1522
     5        0.7577             nan     0.1000    0.1215
     6        0.6810             nan     0.1000    0.0967
     7        0.6197             nan     0.1000    0.0789
     8        0.5689             nan     0.1000    0.0633
     9        0.5282             nan     0.1000    0.0508
    10        0.4942             nan     0.1000    0.0498
    20        0.3159             nan     0.1000    0.0125
    40        0.1978             nan     0.1000    0.0032
    60        0.1445             nan     0.1000   -0.0016
    80        0.1146             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.0933             nan     0.1000   -0.0006

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4472
     2        1.1258             nan     0.1000    0.2940
     3        0.9497             nan     0.1000    0.2109
     4        0.8235             nan     0.1000    0.1664
     5        0.7233             nan     0.1000    0.1246
     6        0.6462             nan     0.1000    0.1130
     7        0.5763             nan     0.1000    0.0826
     8        0.5238             nan     0.1000    0.0689
     9        0.4778             nan     0.1000    0.0611
    10        0.4355             nan     0.1000    0.0426
    20        0.2623             nan     0.1000    0.0110
    40        0.1440             nan     0.1000    0.0056
    60        0.0923             nan     0.1000    0.0000
    80        0.0644             nan     0.1000   -0.0010
   100        0.0473             nan     0.1000   -0.0019

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4137
     2        1.1481             nan     0.1000    0.2683
     3        0.9911             nan     0.1000    0.1964
     4        0.8775             nan     0.1000    0.1435
     5        0.7915             nan     0.1000    0.1135
     6        0.7226             nan     0.1000    0.0875
     7        0.6683             nan     0.1000    0.0746
     8        0.6228             nan     0.1000    0.0552
     9        0.5870             nan     0.1000    0.0473
    10        0.5570             nan     0.1000    0.0363
    20        0.4001             nan     0.1000    0.0123
    40        0.2783             nan     0.1000    0.0022
    60        0.2218             nan     0.1000    0.0010
    80        0.1866             nan     0.1000    0.0027
   100        0.1582             nan     0.1000   -0.0009

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4295
     2        1.1372             nan     0.1000    0.2843
     3        0.9703             nan     0.1000    0.2103
     4        0.8467             nan     0.1000    0.1573
     5        0.7523             nan     0.1000    0.1205
     6        0.6777             nan     0.1000    0.1006
     7        0.6152             nan     0.1000    0.0865
     8        0.5620             nan     0.1000    0.0635
     9        0.5201             nan     0.1000    0.0542
    10        0.4862             nan     0.1000    0.0361
    20        0.3168             nan     0.1000    0.0045
    40        0.2021             nan     0.1000    0.0040
    60        0.1440             nan     0.1000   -0.0005
    80        0.1128             nan     0.1000   -0.0009
   100        0.0916             nan     0.1000   -0.0003

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4443
     2        1.1245             nan     0.1000    0.2854
     3        0.9562             nan     0.1000    0.2182
     4        0.8238             nan     0.1000    0.1676
     5        0.7224             nan     0.1000    0.1294
     6        0.6438             nan     0.1000    0.1015
     7        0.5786             nan     0.1000    0.0781
     8        0.5270             nan     0.1000    0.0749
     9        0.4795             nan     0.1000    0.0549
    10        0.4418             nan     0.1000    0.0477
    20        0.2519             nan     0.1000    0.0115
    40        0.1395             nan     0.1000    0.0013
    60        0.0921             nan     0.1000   -0.0011
    80        0.0637             nan     0.1000   -0.0010
   100        0.0454             nan     0.1000   -0.0002

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4225
     2        1.1503             nan     0.1000    0.2736
     3        0.9957             nan     0.1000    0.1942
     4        0.8815             nan     0.1000    0.1401
     5        0.7946             nan     0.1000    0.1119
     6        0.7269             nan     0.1000    0.0823
     7        0.6754             nan     0.1000    0.0647
     8        0.6315             nan     0.1000    0.0600
     9        0.5948             nan     0.1000    0.0367
    10        0.5666             nan     0.1000    0.0395
    20        0.4028             nan     0.1000    0.0120
    40        0.2814             nan     0.1000    0.0049
    60        0.2206             nan     0.1000    0.0016
    80        0.1860             nan     0.1000    0.0000
   100        0.1581             nan     0.1000   -0.0001

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4297
     2        1.1353             nan     0.1000    0.2747
     3        0.9724             nan     0.1000    0.2061
     4        0.8485             nan     0.1000    0.1529
     5        0.7536             nan     0.1000    0.1201
     6        0.6798             nan     0.1000    0.0963
     7        0.6195             nan     0.1000    0.0865
     8        0.5650             nan     0.1000    0.0667
     9        0.5233             nan     0.1000    0.0606
    10        0.4847             nan     0.1000    0.0426
    20        0.3152             nan     0.1000    0.0131
    40        0.2023             nan     0.1000    0.0035
    60        0.1525             nan     0.1000    0.0000
    80        0.1175             nan     0.1000   -0.0002
   100        0.0949             nan     0.1000   -0.0003

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4387
     2        1.1285             nan     0.1000    0.3020
     3        0.9499             nan     0.1000    0.2166
     4        0.8197             nan     0.1000    0.1572
     5        0.7244             nan     0.1000    0.1326
     6        0.6445             nan     0.1000    0.1071
     7        0.5778             nan     0.1000    0.0829
     8        0.5240             nan     0.1000    0.0714
     9        0.4785             nan     0.1000    0.0574
    10        0.4401             nan     0.1000    0.0468
    20        0.2610             nan     0.1000    0.0098
    40        0.1431             nan     0.1000    0.0014
    60        0.0902             nan     0.1000   -0.0000
    80        0.0637             nan     0.1000   -0.0002
   100        0.0466             nan     0.1000   -0.0007

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4154
     2        1.1516             nan     0.1000    0.2520
     3        1.0049             nan     0.1000    0.1976
     4        0.8869             nan     0.1000    0.1488
     5        0.7997             nan     0.1000    0.1182
     6        0.7289             nan     0.1000    0.0891
     7        0.6756             nan     0.1000    0.0658
     8        0.6337             nan     0.1000    0.0592
     9        0.5970             nan     0.1000    0.0502
    10        0.5648             nan     0.1000    0.0415
    20        0.4027             nan     0.1000    0.0097
    40        0.2722             nan     0.1000    0.0034
    60        0.2167             nan     0.1000   -0.0001
    80        0.1792             nan     0.1000   -0.0002
   100        0.1576             nan     0.1000   -0.0008

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4329
     2        1.1395             nan     0.1000    0.2803
     3        0.9743             nan     0.1000    0.2155
     4        0.8491             nan     0.1000    0.1599
     5        0.7544             nan     0.1000    0.1235
     6        0.6797             nan     0.1000    0.1018
     7        0.6164             nan     0.1000    0.0693
     8        0.5709             nan     0.1000    0.0677
     9        0.5285             nan     0.1000    0.0529
    10        0.4947             nan     0.1000    0.0418
    20        0.3213             nan     0.1000    0.0099
    40        0.2009             nan     0.1000    0.0017
    60        0.1491             nan     0.1000    0.0010
    80        0.1175             nan     0.1000    0.0002
   100        0.0919             nan     0.1000   -0.0025

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4600
     2        1.1252             nan     0.1000    0.2899
     3        0.9528             nan     0.1000    0.2213
     4        0.8224             nan     0.1000    0.1631
     5        0.7237             nan     0.1000    0.1292
     6        0.6448             nan     0.1000    0.1060
     7        0.5790             nan     0.1000    0.0888
     8        0.5232             nan     0.1000    0.0710
     9        0.4768             nan     0.1000    0.0556
    10        0.4397             nan     0.1000    0.0538
    20        0.2541             nan     0.1000    0.0057
    40        0.1314             nan     0.1000    0.0028
    60        0.0874             nan     0.1000   -0.0008
    80        0.0613             nan     0.1000   -0.0000
   100        0.0436             nan     0.1000   -0.0014

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4162
     2        1.1499             nan     0.1000    0.2718
     3        0.9939             nan     0.1000    0.1958
     4        0.8812             nan     0.1000    0.1411
     5        0.7978             nan     0.1000    0.1048
     6        0.7321             nan     0.1000    0.0899
     7        0.6773             nan     0.1000    0.0712
     8        0.6331             nan     0.1000    0.0514
     9        0.5987             nan     0.1000    0.0406
    10        0.5703             nan     0.1000    0.0422
    20        0.4055             nan     0.1000    0.0124
    40        0.2857             nan     0.1000    0.0031
    60        0.2212             nan     0.1000    0.0015
    80        0.1835             nan     0.1000   -0.0002
   100        0.1537             nan     0.1000   -0.0011

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4398
     2        1.1377             nan     0.1000    0.2899
     3        0.9701             nan     0.1000    0.2121
     4        0.8465             nan     0.1000    0.1525
     5        0.7549             nan     0.1000    0.1224
     6        0.6789             nan     0.1000    0.0990
     7        0.6173             nan     0.1000    0.0829
     8        0.5652             nan     0.1000    0.0652
     9        0.5236             nan     0.1000    0.0548
    10        0.4891             nan     0.1000    0.0455
    20        0.3193             nan     0.1000    0.0129
    40        0.2046             nan     0.1000    0.0008
    60        0.1477             nan     0.1000    0.0006
    80        0.1163             nan     0.1000   -0.0012
   100        0.0965             nan     0.1000    0.0009

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4493
     2        1.1282             nan     0.1000    0.2941
     3        0.9533             nan     0.1000    0.2204
     4        0.8223             nan     0.1000    0.1694
     5        0.7173             nan     0.1000    0.1253
     6        0.6402             nan     0.1000    0.0973
     7        0.5787             nan     0.1000    0.0810
     8        0.5262             nan     0.1000    0.0726
     9        0.4812             nan     0.1000    0.0594
    10        0.4418             nan     0.1000    0.0546
    20        0.2580             nan     0.1000    0.0095
    40        0.1393             nan     0.1000    0.0032
    60        0.0929             nan     0.1000   -0.0009
    80        0.0658             nan     0.1000   -0.0018
   100        0.0472             nan     0.1000    0.0001

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4137
     2        1.1496             nan     0.1000    0.2753
     3        0.9926             nan     0.1000    0.1808
     4        0.8832             nan     0.1000    0.1453
     5        0.7953             nan     0.1000    0.1092
     6        0.7306             nan     0.1000    0.0854
     7        0.6782             nan     0.1000    0.0735
     8        0.6327             nan     0.1000    0.0560
     9        0.5978             nan     0.1000    0.0525
    10        0.5661             nan     0.1000    0.0415
    20        0.4023             nan     0.1000    0.0083
    40        0.2805             nan     0.1000    0.0045
    60        0.2190             nan     0.1000   -0.0005
    80        0.1856             nan     0.1000    0.0010
   100        0.1606             nan     0.1000    0.0004

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4229
     2        1.1383             nan     0.1000    0.2716
     3        0.9721             nan     0.1000    0.2038
     4        0.8500             nan     0.1000    0.1555
     5        0.7545             nan     0.1000    0.1252
     6        0.6786             nan     0.1000    0.0948
     7        0.6170             nan     0.1000    0.0782
     8        0.5670             nan     0.1000    0.0634
     9        0.5263             nan     0.1000    0.0597
    10        0.4887             nan     0.1000    0.0435
    20        0.3153             nan     0.1000    0.0039
    40        0.2066             nan     0.1000    0.0022
    60        0.1519             nan     0.1000   -0.0003
    80        0.1183             nan     0.1000   -0.0007
   100        0.0924             nan     0.1000    0.0005

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4463
     2        1.1275             nan     0.1000    0.2839
     3        0.9550             nan     0.1000    0.2155
     4        0.8247             nan     0.1000    0.1619
     5        0.7256             nan     0.1000    0.1194
     6        0.6501             nan     0.1000    0.1015
     7        0.5850             nan     0.1000    0.0835
     8        0.5314             nan     0.1000    0.0717
     9        0.4855             nan     0.1000    0.0563
    10        0.4472             nan     0.1000    0.0445
    20        0.2478             nan     0.1000    0.0087
    40        0.1381             nan     0.1000    0.0021
    60        0.0894             nan     0.1000    0.0004
    80        0.0635             nan     0.1000   -0.0012
   100        0.0477             nan     0.1000   -0.0003

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4125
     2        1.1495             nan     0.1000    0.2687
     3        0.9951             nan     0.1000    0.1924
     4        0.8834             nan     0.1000    0.1400
     5        0.7990             nan     0.1000    0.1153
     6        0.7319             nan     0.1000    0.0890
     7        0.6776             nan     0.1000    0.0712
     8        0.6343             nan     0.1000    0.0561
     9        0.5980             nan     0.1000    0.0471
    10        0.5679             nan     0.1000    0.0443
    20        0.4033             nan     0.1000    0.0127
    40        0.2744             nan     0.1000    0.0033
    60        0.2212             nan     0.1000    0.0018
    80        0.1826             nan     0.1000    0.0023
   100        0.1562             nan     0.1000   -0.0019

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4252
     2        1.1422             nan     0.1000    0.2810
     3        0.9757             nan     0.1000    0.2090
     4        0.8532             nan     0.1000    0.1512
     5        0.7607             nan     0.1000    0.1268
     6        0.6843             nan     0.1000    0.0997
     7        0.6225             nan     0.1000    0.0806
     8        0.5722             nan     0.1000    0.0667
     9        0.5279             nan     0.1000    0.0547
    10        0.4930             nan     0.1000    0.0438
    20        0.3237             nan     0.1000    0.0145
    40        0.2076             nan     0.1000    0.0054
    60        0.1483             nan     0.1000   -0.0007
    80        0.1162             nan     0.1000   -0.0013
   100        0.0949             nan     0.1000    0.0003

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4355
     2        1.1305             nan     0.1000    0.2983
     3        0.9557             nan     0.1000    0.2151
     4        0.8257             nan     0.1000    0.1610
     5        0.7284             nan     0.1000    0.1264
     6        0.6496             nan     0.1000    0.1040
     7        0.5856             nan     0.1000    0.0839
     8        0.5310             nan     0.1000    0.0662
     9        0.4860             nan     0.1000    0.0518
    10        0.4499             nan     0.1000    0.0524
    20        0.2552             nan     0.1000    0.0084
    40        0.1430             nan     0.1000    0.0028
    60        0.0944             nan     0.1000    0.0001
    80        0.0653             nan     0.1000    0.0011
   100        0.0470             nan     0.1000   -0.0014

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4126
     2        1.1486             nan     0.1000    0.2670
     3        0.9932             nan     0.1000    0.1846
     4        0.8791             nan     0.1000    0.1409
     5        0.7972             nan     0.1000    0.1098
     6        0.7309             nan     0.1000    0.0858
     7        0.6792             nan     0.1000    0.0686
     8        0.6371             nan     0.1000    0.0565
     9        0.5993             nan     0.1000    0.0432
    10        0.5687             nan     0.1000    0.0401
    20        0.4023             nan     0.1000    0.0091
    40        0.2737             nan     0.1000    0.0051
    60        0.2191             nan     0.1000   -0.0006
    80        0.1810             nan     0.1000   -0.0009
   100        0.1563             nan     0.1000   -0.0015

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4279
     2        1.1382             nan     0.1000    0.2854
     3        0.9717             nan     0.1000    0.2046
     4        0.8487             nan     0.1000    0.1560
     5        0.7550             nan     0.1000    0.1204
     6        0.6801             nan     0.1000    0.1000
     7        0.6180             nan     0.1000    0.0818
     8        0.5662             nan     0.1000    0.0674
     9        0.5253             nan     0.1000    0.0537
    10        0.4909             nan     0.1000    0.0452
    20        0.3136             nan     0.1000    0.0078
    40        0.2043             nan     0.1000    0.0009
    60        0.1525             nan     0.1000    0.0013
    80        0.1173             nan     0.1000    0.0004
   100        0.0934             nan     0.1000   -0.0008

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4430
     2        1.1265             nan     0.1000    0.2929
     3        0.9516             nan     0.1000    0.2093
     4        0.8235             nan     0.1000    0.1662
     5        0.7248             nan     0.1000    0.1345
     6        0.6449             nan     0.1000    0.1034
     7        0.5812             nan     0.1000    0.0856
     8        0.5279             nan     0.1000    0.0671
     9        0.4832             nan     0.1000    0.0610
    10        0.4439             nan     0.1000    0.0624
    20        0.2455             nan     0.1000    0.0065
    40        0.1339             nan     0.1000    0.0005
    60        0.0844             nan     0.1000   -0.0005
    80        0.0609             nan     0.1000    0.0008
   100        0.0453             nan     0.1000   -0.0006

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4093
     2        1.1493             nan     0.1000    0.2713
     3        0.9936             nan     0.1000    0.1846
     4        0.8808             nan     0.1000    0.1403
     5        0.7971             nan     0.1000    0.1132
     6        0.7283             nan     0.1000    0.0829
     7        0.6764             nan     0.1000    0.0662
     8        0.6331             nan     0.1000    0.0607
     9        0.5957             nan     0.1000    0.0438
    10        0.5668             nan     0.1000    0.0413
    20        0.3983             nan     0.1000    0.0113
    40        0.2804             nan     0.1000    0.0020
    60        0.2216             nan     0.1000    0.0009
    80        0.1871             nan     0.1000    0.0002
   100        0.1604             nan     0.1000   -0.0001

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4338
     2        1.1361             nan     0.1000    0.2827
     3        0.9713             nan     0.1000    0.2045
     4        0.8487             nan     0.1000    0.1591
     5        0.7529             nan     0.1000    0.1204
     6        0.6780             nan     0.1000    0.0957
     7        0.6182             nan     0.1000    0.0787
     8        0.5697             nan     0.1000    0.0658
     9        0.5278             nan     0.1000    0.0523
    10        0.4938             nan     0.1000    0.0534
    20        0.3209             nan     0.1000    0.0137
    40        0.2027             nan     0.1000    0.0032
    60        0.1494             nan     0.1000   -0.0002
    80        0.1200             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.0949             nan     0.1000   -0.0016

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4506
     2        1.1268             nan     0.1000    0.3057
     3        0.9510             nan     0.1000    0.2216
     4        0.8204             nan     0.1000    0.1606
     5        0.7207             nan     0.1000    0.1295
     6        0.6400             nan     0.1000    0.1050
     7        0.5739             nan     0.1000    0.0928
     8        0.5177             nan     0.1000    0.0655
     9        0.4746             nan     0.1000    0.0518
    10        0.4400             nan     0.1000    0.0428
    20        0.2553             nan     0.1000    0.0071
    40        0.1389             nan     0.1000   -0.0012
    60        0.0881             nan     0.1000    0.0000
    80        0.0634             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.0479             nan     0.1000   -0.0006

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4088
     2        1.1472             nan     0.1000    0.2616
     3        0.9904             nan     0.1000    0.1926
     4        0.8763             nan     0.1000    0.1473
     5        0.7904             nan     0.1000    0.1099
     6        0.7226             nan     0.1000    0.0853
     7        0.6698             nan     0.1000    0.0734
     8        0.6258             nan     0.1000    0.0597
     9        0.5891             nan     0.1000    0.0431
    10        0.5603             nan     0.1000    0.0389
    20        0.4000             nan     0.1000    0.0135
    40        0.2678             nan     0.1000    0.0022
    60        0.2158             nan     0.1000    0.0013
    80        0.1788             nan     0.1000    0.0020
   100        0.1543             nan     0.1000   -0.0021

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4440
     2        1.1348             nan     0.1000    0.2818
     3        0.9657             nan     0.1000    0.2105
     4        0.8413             nan     0.1000    0.1539
     5        0.7495             nan     0.1000    0.1180
     6        0.6747             nan     0.1000    0.0943
     7        0.6143             nan     0.1000    0.0755
     8        0.5636             nan     0.1000    0.0645
     9        0.5218             nan     0.1000    0.0547
    10        0.4872             nan     0.1000    0.0548
    20        0.3117             nan     0.1000    0.0113
    40        0.1987             nan     0.1000   -0.0015
    60        0.1448             nan     0.1000    0.0007
    80        0.1129             nan     0.1000    0.0027
   100        0.0907             nan     0.1000   -0.0011

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4509
     2        1.1232             nan     0.1000    0.2917
     3        0.9486             nan     0.1000    0.2235
     4        0.8185             nan     0.1000    0.1666
     5        0.7191             nan     0.1000    0.1314
     6        0.6358             nan     0.1000    0.1066
     7        0.5700             nan     0.1000    0.0798
     8        0.5192             nan     0.1000    0.0703
     9        0.4757             nan     0.1000    0.0604
    10        0.4360             nan     0.1000    0.0462
    20        0.2488             nan     0.1000    0.0106
    40        0.1396             nan     0.1000    0.0009
    60        0.0905             nan     0.1000    0.0003
    80        0.0625             nan     0.1000   -0.0008
   100        0.0465             nan     0.1000   -0.0008

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4030
     2        1.1518             nan     0.1000    0.2713
     3        0.9967             nan     0.1000    0.1939
     4        0.8825             nan     0.1000    0.1439
     5        0.7959             nan     0.1000    0.1098
     6        0.7270             nan     0.1000    0.0886
     7        0.6735             nan     0.1000    0.0735
     8        0.6292             nan     0.1000    0.0581
     9        0.5927             nan     0.1000    0.0502
    10        0.5615             nan     0.1000    0.0423
    20        0.3997             nan     0.1000    0.0080
    40        0.2796             nan     0.1000    0.0044
    60        0.2238             nan     0.1000   -0.0016
    80        0.1865             nan     0.1000   -0.0001
   100        0.1581             nan     0.1000   -0.0017

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4342
     2        1.1362             nan     0.1000    0.2825
     3        0.9676             nan     0.1000    0.2067
     4        0.8448             nan     0.1000    0.1602
     5        0.7488             nan     0.1000    0.1294
     6        0.6722             nan     0.1000    0.0893
     7        0.6166             nan     0.1000    0.0809
     8        0.5647             nan     0.1000    0.0597
     9        0.5247             nan     0.1000    0.0576
    10        0.4883             nan     0.1000    0.0422
    20        0.3180             nan     0.1000    0.0064
    40        0.2036             nan     0.1000    0.0019
    60        0.1555             nan     0.1000    0.0002
    80        0.1196             nan     0.1000    0.0002
   100        0.0957             nan     0.1000   -0.0005

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4371
     2        1.1282             nan     0.1000    0.3018
     3        0.9507             nan     0.1000    0.2051
     4        0.8238             nan     0.1000    0.1593
     5        0.7252             nan     0.1000    0.1298
     6        0.6451             nan     0.1000    0.1080
     7        0.5789             nan     0.1000    0.0872
     8        0.5224             nan     0.1000    0.0774
     9        0.4735             nan     0.1000    0.0576
    10        0.4358             nan     0.1000    0.0456
    20        0.2526             nan     0.1000    0.0072
    40        0.1415             nan     0.1000    0.0018
    60        0.0909             nan     0.1000   -0.0004
    80        0.0630             nan     0.1000   -0.0011
   100        0.0454             nan     0.1000   -0.0013

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.3987
     2        1.1512             nan     0.1000    0.2707
     3        0.9951             nan     0.1000    0.1913
     4        0.8823             nan     0.1000    0.1390
     5        0.7970             nan     0.1000    0.1067
     6        0.7332             nan     0.1000    0.0908
     7        0.6764             nan     0.1000    0.0740
     8        0.6316             nan     0.1000    0.0596
     9        0.5948             nan     0.1000    0.0410
    10        0.5683             nan     0.1000    0.0367
    20        0.4100             nan     0.1000    0.0117
    40        0.2910             nan     0.1000    0.0009
    60        0.2319             nan     0.1000    0.0014
    80        0.1919             nan     0.1000    0.0004
   100        0.1656             nan     0.1000   -0.0000

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4267
     2        1.1356             nan     0.1000    0.2792
     3        0.9699             nan     0.1000    0.2023
     4        0.8475             nan     0.1000    0.1476
     5        0.7552             nan     0.1000    0.1165
     6        0.6841             nan     0.1000    0.0971
     7        0.6224             nan     0.1000    0.0759
     8        0.5742             nan     0.1000    0.0648
     9        0.5313             nan     0.1000    0.0539
    10        0.4962             nan     0.1000    0.0428
    20        0.3250             nan     0.1000    0.0123
    40        0.2088             nan     0.1000    0.0034
    60        0.1507             nan     0.1000    0.0011
    80        0.1204             nan     0.1000    0.0014
   100        0.0948             nan     0.1000   -0.0002

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4422
     2        1.1288             nan     0.1000    0.2862
     3        0.9553             nan     0.1000    0.2148
     4        0.8265             nan     0.1000    0.1653
     5        0.7222             nan     0.1000    0.1313
     6        0.6414             nan     0.1000    0.1037
     7        0.5770             nan     0.1000    0.0875
     8        0.5217             nan     0.1000    0.0681
     9        0.4774             nan     0.1000    0.0572
    10        0.4406             nan     0.1000    0.0457
    20        0.2594             nan     0.1000    0.0157
    40        0.1421             nan     0.1000    0.0014
    60        0.0921             nan     0.1000   -0.0009
    80        0.0644             nan     0.1000    0.0002
   100        0.0461             nan     0.1000    0.0001

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4119
     2        1.1510             nan     0.1000    0.2670
     3        0.9954             nan     0.1000    0.1916
     4        0.8821             nan     0.1000    0.1377
     5        0.7976             nan     0.1000    0.1087
     6        0.7312             nan     0.1000    0.0892
     7        0.6754             nan     0.1000    0.0742
     8        0.6307             nan     0.1000    0.0553
     9        0.5949             nan     0.1000    0.0467
    10        0.5654             nan     0.1000    0.0387
    20        0.4039             nan     0.1000    0.0137
    40        0.2810             nan     0.1000    0.0033
    60        0.2190             nan     0.1000    0.0019
    80        0.1830             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.1558             nan     0.1000   -0.0012

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4348
     2        1.1379             nan     0.1000    0.2891
     3        0.9692             nan     0.1000    0.2030
     4        0.8465             nan     0.1000    0.1573
     5        0.7521             nan     0.1000    0.1191
     6        0.6792             nan     0.1000    0.0984
     7        0.6183             nan     0.1000    0.0784
     8        0.5687             nan     0.1000    0.0660
     9        0.5265             nan     0.1000    0.0583
    10        0.4907             nan     0.1000    0.0413
    20        0.3246             nan     0.1000    0.0061
    40        0.2094             nan     0.1000    0.0009
    60        0.1544             nan     0.1000   -0.0000
    80        0.1202             nan     0.1000   -0.0012
   100        0.0961             nan     0.1000   -0.0020

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4483
     2        1.1263             nan     0.1000    0.2934
     3        0.9525             nan     0.1000    0.2214
     4        0.8202             nan     0.1000    0.1660
     5        0.7191             nan     0.1000    0.1288
     6        0.6398             nan     0.1000    0.1052
     7        0.5745             nan     0.1000    0.0856
     8        0.5210             nan     0.1000    0.0693
     9        0.4764             nan     0.1000    0.0603
    10        0.4377             nan     0.1000    0.0445
    20        0.2541             nan     0.1000    0.0101
    40        0.1354             nan     0.1000    0.0001
    60        0.0862             nan     0.1000    0.0005
    80        0.0606             nan     0.1000    0.0012
   100        0.0433             nan     0.1000   -0.0015

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4122
     2        1.1522             nan     0.1000    0.2684
     3        0.9955             nan     0.1000    0.1855
     4        0.8862             nan     0.1000    0.1446
     5        0.7984             nan     0.1000    0.1111
     6        0.7312             nan     0.1000    0.0895
     7        0.6769             nan     0.1000    0.0657
     8        0.6346             nan     0.1000    0.0557
     9        0.5989             nan     0.1000    0.0511
    10        0.5668             nan     0.1000    0.0434
    20        0.3981             nan     0.1000    0.0084
    40        0.2826             nan     0.1000    0.0040
    60        0.2204             nan     0.1000   -0.0010
    80        0.1822             nan     0.1000   -0.0004
   100        0.1573             nan     0.1000   -0.0011

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4344
     2        1.1392             nan     0.1000    0.2831
     3        0.9725             nan     0.1000    0.2068
     4        0.8473             nan     0.1000    0.1595
     5        0.7536             nan     0.1000    0.1244
     6        0.6776             nan     0.1000    0.1013
     7        0.6157             nan     0.1000    0.0795
     8        0.5668             nan     0.1000    0.0607
     9        0.5268             nan     0.1000    0.0534
    10        0.4925             nan     0.1000    0.0523
    20        0.3105             nan     0.1000    0.0121
    40        0.2029             nan     0.1000    0.0039
    60        0.1466             nan     0.1000    0.0001
    80        0.1149             nan     0.1000    0.0005
   100        0.0928             nan     0.1000   -0.0007

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4604
     2        1.1261             nan     0.1000    0.2911
     3        0.9521             nan     0.1000    0.2156
     4        0.8243             nan     0.1000    0.1566
     5        0.7290             nan     0.1000    0.1237
     6        0.6521             nan     0.1000    0.1107
     7        0.5837             nan     0.1000    0.0849
     8        0.5290             nan     0.1000    0.0716
     9        0.4837             nan     0.1000    0.0684
    10        0.4394             nan     0.1000    0.0490
    20        0.2450             nan     0.1000    0.0067
    40        0.1381             nan     0.1000    0.0007
    60        0.0867             nan     0.1000   -0.0018
    80        0.0596             nan     0.1000    0.0005
   100        0.0436             nan     0.1000   -0.0020

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4061
     2        1.1491             nan     0.1000    0.2738
     3        0.9930             nan     0.1000    0.1978
     4        0.8792             nan     0.1000    0.1429
     5        0.7938             nan     0.1000    0.1140
     6        0.7258             nan     0.1000    0.0862
     7        0.6732             nan     0.1000    0.0663
     8        0.6312             nan     0.1000    0.0598
     9        0.5928             nan     0.1000    0.0523
    10        0.5595             nan     0.1000    0.0414
    20        0.4005             nan     0.1000    0.0178
    40        0.2768             nan     0.1000    0.0020
    60        0.2183             nan     0.1000   -0.0001
    80        0.1827             nan     0.1000   -0.0009
   100        0.1564             nan     0.1000   -0.0029

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4276
     2        1.1368             nan     0.1000    0.2933
     3        0.9677             nan     0.1000    0.2075
     4        0.8438             nan     0.1000    0.1571
     5        0.7482             nan     0.1000    0.1238
     6        0.6727             nan     0.1000    0.1039
     7        0.6102             nan     0.1000    0.0825
     8        0.5603             nan     0.1000    0.0641
     9        0.5190             nan     0.1000    0.0549
    10        0.4842             nan     0.1000    0.0404
    20        0.3110             nan     0.1000    0.0106
    40        0.2009             nan     0.1000    0.0011
    60        0.1531             nan     0.1000   -0.0007
    80        0.1207             nan     0.1000   -0.0013
   100        0.0956             nan     0.1000    0.0021

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4467
     2        1.1244             nan     0.1000    0.2988
     3        0.9453             nan     0.1000    0.2151
     4        0.8154             nan     0.1000    0.1517
     5        0.7198             nan     0.1000    0.1300
     6        0.6422             nan     0.1000    0.1055
     7        0.5760             nan     0.1000    0.0780
     8        0.5253             nan     0.1000    0.0722
     9        0.4785             nan     0.1000    0.0545
    10        0.4406             nan     0.1000    0.0478
    20        0.2475             nan     0.1000    0.0094
    40        0.1356             nan     0.1000    0.0012
    60        0.0888             nan     0.1000   -0.0009
    80        0.0620             nan     0.1000    0.0000
   100        0.0448             nan     0.1000   -0.0017

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4166
     2        1.1515             nan     0.1000    0.2648
     3        0.9975             nan     0.1000    0.1892
     4        0.8853             nan     0.1000    0.1436
     5        0.7994             nan     0.1000    0.1133
     6        0.7321             nan     0.1000    0.0903
     7        0.6784             nan     0.1000    0.0703
     8        0.6354             nan     0.1000    0.0583
     9        0.5995             nan     0.1000    0.0512
    10        0.5679             nan     0.1000    0.0408
    20        0.4041             nan     0.1000    0.0092
    40        0.2842             nan     0.1000   -0.0002
    60        0.2235             nan     0.1000   -0.0015
    80        0.1879             nan     0.1000   -0.0002
   100        0.1594             nan     0.1000   -0.0014

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4232
     2        1.1381             nan     0.1000    0.2803
     3        0.9736             nan     0.1000    0.2120
     4        0.8458             nan     0.1000    0.1560
     5        0.7513             nan     0.1000    0.1190
     6        0.6755             nan     0.1000    0.0991
     7        0.6145             nan     0.1000    0.0750
     8        0.5663             nan     0.1000    0.0657
     9        0.5244             nan     0.1000    0.0484
    10        0.4919             nan     0.1000    0.0504
    20        0.3208             nan     0.1000    0.0195
    40        0.2022             nan     0.1000    0.0038
    60        0.1486             nan     0.1000   -0.0002
    80        0.1180             nan     0.1000   -0.0001
   100        0.0955             nan     0.1000   -0.0009

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4492
     2        1.1239             nan     0.1000    0.2952
     3        0.9485             nan     0.1000    0.2165
     4        0.8208             nan     0.1000    0.1578
     5        0.7236             nan     0.1000    0.1287
     6        0.6445             nan     0.1000    0.0987
     7        0.5823             nan     0.1000    0.0847
     8        0.5287             nan     0.1000    0.0806
     9        0.4789             nan     0.1000    0.0543
    10        0.4434             nan     0.1000    0.0498
    20        0.2586             nan     0.1000    0.0169
    40        0.1439             nan     0.1000    0.0025
    60        0.0915             nan     0.1000    0.0003
    80        0.0641             nan     0.1000   -0.0010
   100        0.0464             nan     0.1000   -0.0012

Iter   TrainDeviance   ValidDeviance   StepSize   Improve
     1        1.3863             nan     0.1000    0.4322
     2        1.1259             nan     0.1000    0.2945
     3        0.9524             nan     0.1000    0.2101
     4        0.8245             nan     0.1000    0.1685
     5        0.7252             nan     0.1000    0.1268
     6        0.6462             nan     0.1000    0.1065
     7        0.5806             nan     0.1000    0.0847
     8        0.5266             nan     0.1000    0.0788
     9        0.4765             nan     0.1000    0.0571
    10        0.4390             nan     0.1000    0.0602
    20        0.2500             nan     0.1000    0.0137
    40        0.1304             nan     0.1000    0.0018
    60        0.0851             nan     0.1000    0.0009
    80        0.0570             nan     0.1000   -0.0006
   100        0.0409             nan     0.1000   -0.0007

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/803406.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

走进NoSql

一、引入 1.1什么是NoSql NoSQL&#xff08;Not Only SQL&#xff09;是一组非关系型数据库&#xff08;或称为非SQL数据库&#xff09;的统称&#xff0c;它们提供了与传统的关系型数据库不同的数据存储和检索方式。NoSQL数据库通常用于处理大量的、分布式的、非结构化或半结…

Lora模型训练的参数-学习笔记

任何一个lora都会有三重属性&#xff0c;易调用性、泛化性和还原性&#xff0c;任何一个lora只能完美满足其中的两项&#xff1b; 易调用性&#xff1a;在已调用lora后&#xff0c;还需要多少提示词才能让该lora完全生效&#xff1b; 泛化性&#xff1a;能不能还原lora训练素…

全网超详细Redis主从部署(附出现bug原因)

主从部署 整体架构图 需要再建两个CentOs7,过程重复单机部署 http://t.csdnimg.cn/zkpBE http://t.csdnimg.cn/lUU5gLinux环境下配置redis 查看自己ip地址命令 ifconfig 192.168.187.137 进入redis所在目录 cd /opt/software/redis cd redis-stable 进入配置文件 vim redi…

git查看历史记录方法

0 Preface/Foreword 1 git reflog git reflog显示所有的操作&#xff0c;不仅仅是commit&#xff0c;也包括git pull&#xff0c;checout等动作。 1.1 查看本地和远程仓库的区别 远程仓库&#xff1a;中间的提交是直接在web端编辑 远程仓库&#xff1a;最新的提交是在本地编…

原码、补码、反码、移码是什么?

计算机很多术语翻译成中文之后&#xff0c;不知道是译者出于什么目的&#xff0c;往往将其翻译成一个很难懂的名词。 奇怪的数学定义 下面是关于原码的“吐槽”&#xff0c;可以当作扩展。你可以不看&#xff0c;直接去下一章&#xff0c;没有任何影响。 原码的吐槽放在前面是…

Java修仙之路,十万字吐血整理全网最完整Java学习笔记(进阶篇)

导航&#xff1a; 【Java笔记踩坑汇总】Java基础JavaWebSSMSpringBootSpringCloud瑞吉外卖/黑马旅游/谷粒商城/学成在线设计模式面试题汇总性能调优/架构设计源码-CSDN博客 推荐视频&#xff1a; 黑马程序员全套Java教程_哔哩哔哩 尚硅谷Java入门视频教程_哔哩哔哩 推荐书籍&am…

基础动态规划题目基础动态规划题目

目录 题目1&#xff1a; P1216 [USACO1.5] [IOI1994]数字三角形 Number Triangles 代码示例&#xff1a; 题目2&#xff1a; Common Subsequence 代码示例 题目3 &#xff1a;最长上升子序列 最长不下降子序列 最长上升子序列oj答案 题目1&#xff1a; P1216 [USACO1.5]…

ASP.NET Core中创建中间件的几种方式

前言 今天我们一起来盘点一下在ASP.NET Core应用程序中添加和创建中间件常见的四种方式。 中间件介绍 ASP.NET Core中间件&#xff08;Middleware&#xff09;是用于处理HTTP请求和响应的组件&#xff0c;它们被安排在请求处理管道中&#xff0c;并按顺序执行。中间件的设计是为…

15- 微分方程

对三角函数不敏感

快捷:通过胶水语言实现工作中测试流程并行、加速

通过胶水语言实现工作中测试流程并行、加速 通过胶水语言实现工作中测试流程并行、加速工作场景&#xff08;背景&#xff09;问题抽象&#xff08;挑战&#xff09;如何做&#xff08;行动&#xff09;获得了什么&#xff08;结果&#xff09;后记相关资源 通过胶水语言实现工…

十大排序 之 快速排序

&#xff01;&#xff01;&#xff01;排序仅针对于数组哦本次排序是按照升序来的哦代码后边有图解哦 介绍 快速排序英文名为Quick Sort 基本思路 快速排序采用的是分治思想&#xff0c;即在一个无序的序列中选取一个任意的基准元素base&#xff0c;利用base将待排序的序列分…

【BUG】已解决:error: subprocess-exited-with-error

已解决&#xff1a;error: subprocess-exited-with-error 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页&#xff0c;我是博主英杰&#xff0c;211科班出身&#xff0c;就职于医疗科技公司&#xff0c;热衷分享知识&#xff0c;武汉城市开发者社区主…

Ubuntu上安装配置samba服务

Ubuntu上安装配置samba服务 在Ubuntu中安装配置samba共享服务&#xff0c;可以让你在网络上共享文件和打印机。以下是一个相对详细的步骤指南&#xff0c;介绍如何在Ubuntu上安装和配置Samba。 1. 安装Samba 首先&#xff0c;需要安装Samba软件包。打开终端并运行以下命令&a…

Python基础语法篇(上)

Python基础语法&#xff08;上&#xff09; 一、基知二、基本数据类型&#xff08;一&#xff09;标准数据类型&#xff08;二&#xff09;数据类型转换 三、字符串基本操作&#xff08;一&#xff09;字符串的索引和切片&#xff08;二&#xff09;字符串的拼接 三、运算符四、…

新一代大语言模型 GPT-5 对工作与生活的影响及应对策略

文章目录 &#x1f4d2;一、引言 &#x1f4d2;二、GPT-5 的发展背景 &#x1f680;&#xff08;一&#xff09;GPT-4 的表现与特点 &#x1f680;&#xff08;二&#xff09;GPT-5 的预期进步 &#x1f4d2;三、GPT-5 对工作的影响 &#x1f680;&#xff08;一&#xf…

STM32使用Wifi连接阿里云

目录 1 实现功能 2 器件 3 AT指令 4 阿里云配置 4.1 打开阿里云 4.2 创建产品 4.3 添加设备 5 STM32配置 5.1 基础参数 5.2 功能定义 6 STM32代码 本文主要是记述一下&#xff0c;如何使用阿里云物联网平台&#xff0c;创建一个简单的远程控制小灯示例。 完整工程&a…

元宇宙深入解析

元宇宙&#xff08;Metaverse&#xff09;是一个新兴的概念&#xff0c;它激发了技术专家、艺术家和商业领袖的无限想象。它代表着数字互动的新前沿&#xff0c;提供了一个平行的数字宇宙&#xff0c;用户可以在其中实时互动&#xff0c;超越物理世界的限制。 元宇宙是什么&am…

【java】力扣 合法分割的最小下标

文章目录 题目链接题目描述思路代码 题目链接 2780.合法分割的最小下标 题目描述 思路 这道题是摩尔算法的一种扩展 我们先可以找到候选人出来&#xff0c;然后去计算他在左右两边元素出现的次数&#xff0c;只有当他左边时&#xff0c;左边出现的次数2 >左边的长度&…

【C++】拷贝构造函数及析构函数

&#x1f4e2;博客主页&#xff1a;https://blog.csdn.net/2301_779549673 &#x1f4e2;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; 如有错误敬请指正&#xff01; &#x1f4e2;本文由 JohnKi 原创&#xff0c;首发于 CSDN&#x1f649; &#x1f4e2;未来很长&#…

百分点科技签约潍坊市数据产业发展战略合作

近日&#xff0c;潍坊市数据产业发展战略合作签约仪式举行&#xff0c;潍坊市人民政府副市长张震生&#xff0c;潍坊市财政局党组书记、局长王金祥&#xff0c;潍坊市大数据局党组书记陈强出席大会并致辞。百分点科技受邀进行战略合作签约&#xff0c;共同见证潍坊市数据要素市…