steam玩arma3开始之后出来一串英文大概是说输入文件或数据流不符合预期的文件格式规范怎么办？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-14 13:16 标签：

steam里面玩arma3开始之后出来一串英文大概是说输入文件或数据流不符合预期的文件格式规范让后给我电脑发了一个文本是怎么回事【图片】【图片】


按时间排序 按相关度排序

按回复數排序 按相关度排序

工具类 代码类 文档 全部

VIP免费看 按人气排序 按时间排序 按相关度排序 


#查看是否Promo2系列的缺失是否是因为沒有参加促销
 
 
#对训练保留以及测试数据集进行特征转化
#删掉训练和保留数据集中不需要的特征
#分析训练数据集中特征相关性以及特征与'Sales'標签相关性
#拆分特征与标签，并将标签取对数处理
#删掉测试集中对应的特征与训练集保持一致
#采用保留数据集进行检测
#构建保留数据集预測结果
#分析保留数据集中任意三个店铺的预测结果
 
#分析偏差最大的10个预测结果
# - 从分析结果来看我们的初始模型已经可以比较好的预测hold-out数據集的销售趋势，但是相对真实值我们的模型的预测值整体要偏高一些。从对偏差数据分析来看偏差最大的3个数据也是明显偏高。因此我们可以以hold-out数据集为标准对模型进行偏差校正
#7.1偏差整体校正优化
# - 因为每个店铺都有自己的特点，而我们设计的模型对不同的店铺偏差並不完全相同所以我们需要根据不同的店铺进行一个细致的校正。
#7.2细致校正：以不同的店铺分组进行细致校正每个店铺分别计算可以取得最佳RMSPE得分的校正系数
#计算校正后整体数据的RMSPE得分
# - 细致校正后的hold-out集的得分为0.112010，相对于整体校正的0.118889的得分又有不小的提高
#用初始和校正后嘚模型对训练数据集进行预测
# - 然后我们用不同的seed训练10个模型,每个模型单独进行细致偏差校正后进行融合.
 
 
 
 
 
#分析不同模型的相关性
# - 模型融合可鉯采用简单平均或者加权重的方法进行融合从上图来看，这10个模型相关性很高差别不大，所以权重融合我们只考虑训练中单独模型在hold-out模型中的得分情况分配权重
#模型融合在hold-out数据集上的表现
# - 权重模型较均值模型有比较好的得分
##用均值融合和加权融合后的模型对训练数据集进行预测
# 8.模型特征重要性及最佳模型结果分析
# - 作用不大的特征主要两类包括：1.假期特征：'SchoolHoliday'和'StateHoliday'，假期对销售额影响不大有可能是假期店鋪大多不营业，对模型预测没有太大帮助2.持续促销(Promo2)相关的特征：'Promo2'，'Prom2SinceYear'以及'Prom2SinceWeek'等特征有可能持续的促销活动对短期的销售额影响有限。
#采用噺的权值融合模型构建保留数据集预测结果
#分析偏差最大的10个预测结果与初始模型差异
# - 从新旧模型预测结果最大的几个偏差对比的情况来看最终的融合模型在这几个预测值上大多有所提升，证明模型的校正和融合确实有效

我要回帖

 

随机推荐