歪个楼，在热榜看到两个这样的有感了，请问这个房子贴文是指哪个帖子？

目前服务器上应该只有 sshd ，这次只好先去线下重启 sshd 服务了。谢谢各位的回复，之后会尝试大家推荐的其它远程登录方式，防止 sshd 再次抽风 。

@JohnChiu 考研的话基本可以保底本校，听学长说被调剂了可以联系自己学校的老师，只要不是太差就会收的。另外想请问一下硕士学历对就业的帮助有多大呢？

大学在读，国庆三天，挪了两周周末补齐七天，缺的课还得以后找时间补上

在里面添加一个 average=None 参数就没有报错了，虽然不知其所以然

@CrabAss 大佬，我又来打扰您了，我现在做到那个模型评估那里，其中有两个指标
print('准确率:', accuracy_score(Y_test, y_pred))
print('精确率:', precision_score(Y_test, y_pred))

第一条可以运行出来，第二条会报错
准确率: 0.900968992248062
F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py:1243: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
if pos_label not in present_labels:
Traceback (most recent call last):
File "F:/bigdata/scikit-learn/Dataset.py", line 97, in <module>
print('正确率:', precision_score(Y_test, y_pred))
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1569, in precision_score
sample_weight=sample_weight)
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1415, in precision_recall_fscore_support
pos_label)
File "F:\anaconda\envs\scikit-learn\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 1246, in _check_set_wise_labels
"%r" % (pos_label, present_labels))
ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['buffer', 'play'], dtype='<U6')

进程已结束，退出代码 1
请问这是为什么？

@renmu 解决了，多谢

@Loner233 多谢，还真是，有几个多了一列。文件太多了，之前没注意看，看了前几个是一样的以为都是一样的。

@renmu @zhucegeqiu 打扰一下
listaddress=[]
for info in os.listdir('F:/bigdata/data/all'):
domain = os.path.abspath(r'F:/bigdata/data/all') # 获取文件夹的路径
info = os.path.join(domain, info) # 将路径与文件名结合起来就是每个文件的完整路径
listaddress.append(info)
dfs =[pd.read_csv(f) for f in listaddress]
#print(dfs[1])
df = pd.concat(dfs) # 将文件合并
请问运行报错是是为什么啊？
FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.

To accept the future behavior, pass 'sort=False'.

To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.

@renmu 这个不是一次只能读取一 csv 个文件么？

@CrabAss
大佬，这是我抽到的那个题目，可否帮忙看下之前您讲的那个思路是否还可用。多次叨扰，还请见谅。
目标：
建立机器学习模型来判断点播客户端播放过程中是否存在卡顿。
模型的输入：
特征：从网络传输过程中获取的各种特征信息。如 rtt-往返时延、rto-超时重传、mdev-网络波动情况、wnd-客户端接收窗口、cwnd-拥塞窗口等（共 35 个特征，必要时需进行特征选择）。
模型的输出：
类标：播放中是否卡顿（ buffer|卡顿、play|正常播放）。
模型衡量标准：
准确率、召回率等指标。

注：数据集为非平衡数据集，共约 300 万条数据，两类比大致 97:3 （ play：buffer ），可能由于特征不充分，样本存在交叉，较难提升准确率。

@CrabAss 多谢兄台不吝赐教

有好心的大哥指出更像是机器学习。我自己暂时还不是能理解这些区别，我再去了解一下。

我举的那个例子只是大作业其中的一种类型，一共有四类，最后是抽签来决定做哪个。
还有一个是做数据挖掘的，老师有给医疗保险相关的训练集，找出其中存在医疗诈骗的行为，并可以预测测试集中的诈骗行为。目前只知道这两个题目。

@srlp 真的谢谢各位的指导，老师上课只讲了文本自动分类，数据挖掘等入门理论知识，但没有讲实现的相关技术细节，之前只有 C 语言的基础，真的是拿到大作业也没有头绪和方向 /(ㄒoㄒ)/~~

还有就是是否具有通用性？我自己写出来的代码自己运行的结果和最后我发给老师，老师运行的结果和我是否会一致？

我的表述
@CrabAss 谢谢大佬的指点，因为真的是零基础，所以可能理解有偏差，我的理解是：Anaconda 是 python 的一个工具包，PyCharm Pro 是一个编译环境（刚查的）。先去熟悉 python 然后用 PyCharm Pro 写算法可以调用 Anaconda 的模块来做数据处理。请问大概是这个思路吗？

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