本代码基于SAS语言，实现了逻辑回归模型特征的最优分箱，并允许用户自定义分箱数和最小箱占比等参数，以满足不同的建模需求。 用户可以通过调整代码中的参数，控制分箱过程，例如设置最大分箱数、最小箱占比等，从而找到最佳的分箱方案,提升模型的预测能力和稳定性。 代码示例（部分） /* 设置分箱参数 */
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输入为 1 的 ONNX 模型的预逻辑改了之后，整体跑起来更顺了，适合那种输入维度固定的小模型。之前有些模型转换后不太配合，预老出问题，现在这个版本就比较稳当，兼容性也不错。你要是常用 YOLOv5 或者 nnUnet 这种模型，强烈建议看看相关资源，有现成的 ONNX 格式模型直接能用，省了不少折
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在本示例中，我们首先读取一个包含历史降水数据的CSV文件，并提取了温度、湿度和气压等特征以及降水事件标签。接着，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用逻辑回归模型进行训练。最后，我们用训练好的模型预测未来几天的降水概率，并将结果输出到控制台。需要注意的是，这个示例仅作为简单演示，实际应用中需更多数
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基于 Simulink 的 ABS 模型构建和逻辑门限控制，挺适合搞汽车仿真的朋友，逻辑清晰、建模直观，用来理解 ABS 工作机制上手。你可以直接看到从车辆模型到控制策略的整个链条，哪块出了问题也好调。里面的门限控制策略，用几个逻辑块就能搭好，思路蛮实用的。对比 PID 控制或者滑模那一类复杂控制来
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本代码演示了如何使用Python实现逻辑回归算法，并包含数据预处理、模型训练、预测和评估等步骤。 import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection impo
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