河岳日星的博客

真实场景中，数据集99%都是不平衡的（欺诈检测、疾病诊断、故障检测）。本篇带你认识：准确率的巨大陷阱、混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数，学会正确评估分类模型。 🎯 一、本篇核心目标 理解数据不平衡是什么（正负比例 1:19） 看清准确率（Accuracy）的陷阱 学会使用混淆矩阵、精确率、召回率、F1正确评估模型 掌握 stratify=y 分层抽样的重要性 学会生成模拟不平衡数据 💻 二、完整代码（详细注释版）123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263# 不平衡数据集实战# 重点：准确率不能信！必须看精确率、召回率、F1# ======================# 1. 导入库# ======================from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.model_selection ...

本篇通过加州房价预测实战项目，完整走一遍机器学习流程：数据加载 → 数据查看 → 数据集划分 → 模型训练 → 模型预测 → 模型评估。非常适合新手理解标准机器学习项目的完整套路。 🎯 一、项目目标与流程本次实战使用线性回归完成加州房价预测，帮助大家掌握： 如何加载官方数据集 如何构建 DataFrame 并查看数据 训练集 / 测试集划分为什么重要 线性回归模型训练与预测 模型评估指标 MSE、R² 的含义 标准机器学习五步流程： 导入库 加载数据 & 预处理 划分训练集 / 测试集 训练模型 预测 & 评估 💻 二、完整代码实现（带详细注释）123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566# 实现一个完整的线性回归项目# 目标：对机器学习基础流程建立直观理解# ======================# 1. 导入所需库# ============ ...

对于运维人员而言，新装Linux系统（Ubuntu/CentOS等）后，一套标准化的初始化操作，是保障系统安全、稳定、高效运行的基础，更是后续部署服务（如Docker、K8s、Redis等）的前提。本文整理了极简版初始化步骤，摒弃冗余理论，聚焦实操，新手也能直接上手。 核心原则：安全优先、按需优化、兼顾兼容性，适用于2022年主流Linux发行版（CentOS 7/8、Ubuntu 20.04等）。 一、SSH安全配置（重中之重）SSH是远程管理Linux的主要方式，也是系统安全的第一道防线，初始化首要优化SSH配置，避免未授权访问。 1. 设置SSH白名单限制登录IP/网段，仅允许指定设备（如办公电脑、运维服务器）连接，从源头阻断非法访问。 实操提示：修改SSH配置文件 /etc/ssh/sshd_config，添加允许的IP/网段，禁止其他IP连接，配置后重启sshd服务生效。 2. 禁止root用户直接登录root用户拥有系统最高权限，直接暴露在外风险极高。建议创建普通用户，通过普通用户登录后，再使用sudo命令提升权限，大幅提升系统安全性。 实操提示：同样在/etc/ssh ...