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  • e9de92962c 加入完整的excel处理，处理基础是：data/下文件；已经验证和最终现在实验的feature_label.xlsx一致；data/下的文件都是最原始的没有用python文件处理过，但是可能用手改过 main wangchunlin 2024-04-03 01:37:05 +0800
  • 78c7027ec5 update record wangchunlin 2024-04-03 00:44:53 +0800
  • c16c135dc4 完整的训练：feature_label.xlsx Feature_Weighting_Unnormalize.py Data_Partition.py Psy_Train.py；验证：Psy_Detect.py；推理：detect_server_api.py inference.py；训练环境：requirements-psy.txt；验证、推理环境：requirements-psy_cpu.txt wangchunlin 2024-04-03 00:04:44 +0800
  • d32c84c501 更改了几个excel wangchunlin 2024-04-02 23:34:28 +0800
  • be77533363 训练和推理换成了回归0到1 wangchunlin 2023-07-25 17:53:02 +0800
  • 9c7a560fbd 第一次给幺爸看 wangchunlin 2023-07-23 03:50:22 +0800
  • 86a947cfa1 可以用 wangchunlin 2023-07-19 20:27:18 +0800
  • 76cd084032 Feature_Process_5.py文件可以把数字化全部做完，待检查其他特征是否集中完全 wangchunlin 2023-07-15 23:36:04 +0800
  • 1ad0207d51 FeaturePr_3.py直接从源文件计算，不从中间文件计算，已经对比过了，和昨天FeaturePr_2.py是一样的 wangchunlin 2023-07-15 11:19:10 +0800
  • 420f6883fc 上次的代码是接着在做，所以要保存中间文件，顺便都保存了，免得出错 wangchunlin 2023-07-15 11:14:44 +0800
  • fe6574943e 进一步统计特征，学业和出勤特征没有进一步统计进去 wangchunlin 2023-07-13 23:08:19 +0800
  • 4dc4d1d311 增加学业处理，并完成处理 wangchunlin 2023-07-12 23:18:42 +0800
  • 9be2bc5aae first commit wangchunlin 2023-07-11 20:11:11 +0800
  • d3262fdc17 val保存每个模型；LR统计请假m名单次数代码 wangchunlin 2023-07-11 20:08:01 +0800
  • b1ad75ee16 加入4个类别分类结果 wangchunlin 2023-05-29 16:52:40 +0800
  • 1953479bd1 2023年5月17日,备份下，这是以前g改动的 wangchunlin 2023-05-17 18:32:25 +0800
  • 1213ffe4e0 发现了最后一层激活函数带来的问题，去掉以后准确率0.99，另外整理了整个代码 wangchunlin 2023-05-06 01:08:58 +0800
  • 9fd0931ec3 可以实现是和否的二分类，支持交叉验证，softmax支持多分类，但具体没有调试好，二分类没有问题，检测准确度为0.9 wangchunlin 2023-05-05 18:23:53 +0800