nf_performance_tests:Ninefold的性能测试用于测试平台在扩展时保持用户满意的能力资源-CSDN下载

共10个文件

rb：7个

lock：1个

md：1个

Ruby

需积分: 5 58 浏览量 2021-07-02 13:11:49 上传评论收藏 7KB ZIP 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

nf_performance_tests-源码.rar

在这个"nf_performance_tests"项目中，我们可以预见到的是，开发者通过编写特定的测试用例，来模拟不同的网络流量情况，测试网络框架在处理这些流量时的性能表现。接着，我们关注到源代码本身。源码通常是用某种...

Linux_performance_tests_page:此 repo 用于我们将用于为 Linux_Performance_Analysis 项目部署测试用例的网页

总的来说，"Linux_performance_tests_page"项目利用JavaScript作为主要技术，构建了一个用于Linux性能测试的网页平台，实现了测试用例的部署和性能数据的可视化，对于理解Linux系统的性能表现和进行性能优化有着重要...

setup_fragile_tests_for_rescan::face_vomiting:已弃用。请使用`fastlane-plugin-test_center`

:red_exclamation_mark: 不推荐使用setup_fragile_tests_for_rescan插件 :red_exclamation_mark: 请使用插件随附的:suppress_tests_from_junit和:multi_scan操作入门该项目是插件。要开始使用fastlane-plugin-...

RedDiamond_Tsung_tests:RedDiamond的负载测试

Tsung是这里使用的开源负载和性能测试工具，它被广泛用于模拟大量并发用户，以检查系统在各种工作负载下的响应时间、吞吐量以及资源利用率。 **Tsung介绍** Tsung是一款多协议的负载和性能测试工具，支持HTTP、...

SAE_Project_2_Tests:一组测试来测试您的符号执行引擎的实现

在这个项目中，通过一系列精心设计的测试用例，你可以评估你的引擎在处理不同情况时的能力。 **Python编程语言** 该项目明确指出使用了Python语言。Python是编程界广泛使用的脚本语言，以其简洁明了的语法和丰富的...

SeleniumBase：:white_heavy_check_mark:Python Web自动化和测试。 :rocket:快速，简便，可靠。 :diamond_with_a_dot:

SeleniumBase是用于网络自动化，端到端测试等的Python框架。使用“ pytest”运行测试。浏览器由WebDriver控制。 | | | | | | | | | | | | | | | | :white_heavy_check_mark: 具有用于Web-UI测试的。 :white_...

iOS_UI自动化测试框架_基于Xcode_UITests组件实现移动端界面交互测试_包含录制回放功能与手动编码两种方式_支持按钮点击_视图操作_文字输入等常见UI操作_提供完整的.zip

在iOS平台，Xcode提供了一个名为UITests的组件，专门用于实现移动端界面的交互测试。UITests是Xcode内置的功能，它允许开发者通过编写测试用例来模拟用户对应用界面的各种操作，例如按钮点击、视图操作、文字输入等...

BES2800开发方法

BES2800开发方法

改写以下代码，先划分十折交叉验证训练集和测试集，确保每一种模型拟合时都是用同一套数据，然后保存结果时要输出每一种机器学习算法的全部参数组合评价指标结果，参数不要改：library(ggplot2) library(lattice) library(caret) library(Matrix) library(glmnet) library(tidyverse) library(nnet) library(kknn) library(randomForest) library(kernlab) # 1. 数据准备 data <- read.csv("lys.csv", header = TRUE) # 2. 交叉验证设置 ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10, savePredictions = "final", summaryFunction = defaultSummary) # 3. KKNN调参 (生成RMSEcv-k图) tuneGrid_knn <- expand.grid( kmax = seq(3, 10, by = 1), distance = 2, kernel = c("triangular", "rectangular", "epanechnikov") ) model_knn_tuned <- train( D ~ t+NFFD+PAS+CMD+DD5, data = data, method = "kknn", trControl = ctrl, tuneGrid = tuneGrid_knn, metric = "RMSE" ) # 绘制KKNN调参图 library(ggplot2) ggplot(model_knn_tuned$results, aes(x = kmax, y = RMSE, color = kernel)) + geom_line(linewidth = 1) + geom_point(size = 2) + labs(title = "", x = "k", y = "RMSEcv") + theme_bw() + scale_color_brewer(palette = "Set1") + theme(legend.position = "top") # 训练模型 # 4. SVM调参 (生成RMSEcv-sigma图) tuneGrid_svm_opt <- expand.grid( C = c(0.1, 1, 10), sigma = c(0.1, 0.3, 1) ) # 修复的训练控制 - 改用标准重复交叉验证 ctrl_opt <- trainControl( method = "repeatedcv", # 关键修改：使用标准交叉验证 number = 10, repeats = 3, # 增加重复次数提高稳定性 allowParallel = TRUE, verboseIter = TRUE, savePredictions = "final" # 保存预测结果用于后续分析 ) # 训练模型 - 添加异常处理 model_svm_tuned <- tryCatch( { train( D ~ t+NFFD+PAS+CMD+DD5, data = data, method = "svmRadial", trControl = ctrl_opt, tuneGrid = tuneGrid_svm_opt, metric = "RMSE", preProc = c("center", "scale"), tuneLength = 9 # 明确指定参数组合数量 ) }, warning = function(w) { message("警告处理: ", w$message) invokeRestart("muffleWarning") }, error = function(e) { message("错误处理: ", e$message) return(NULL) } ) # 结果可视化 if(!is.null(model_svm_tuned)) { # 提取最佳参数 best_params <- model_svm_tuned$bestTune cat("最佳参数: C =", best_params$C, "sigma =", best_params$sigma, "\n") # 生成RMSE-sigma关系图 results <- model_svm_tuned$results ggplot(results, aes(x = sigma, y = RMSE, color = factor(C))) + geom_line(size = 1) + geom_point(size = 3) + labs(title = "", x = "Sigma", y = "RMSEcv", color = "C") + theme_bw() + theme(legend.position = "top") } else { message("模型训练失败，请检查数据或参数设置") } # 5. ANN调参 (生成RMSEcv-size图) # 修改调参网格和训练参数 tuneGrid_ann <- expand.grid( size = seq(3, 12, by = 1), decay = c(0.0001, 0.001, 0.01, 0.1) ) model_ann_tuned <- train( D ~ t+NFFD+PAS+CMD+DD5, data = data, # 使用标准化后的数据 method = "nnet", trControl = trainControl( method = "cv", number = 10, skip = TRUE # 跳过导致错误的参数组合 ), tuneGrid = tuneGrid_ann, linout = TRUE, trace = FALSE, metric = "RMSE", MaxNWts = 20000, # 增加最大权重数 maxit = 1000, # 增加最大迭代次数 abstol = 1.0e-8 # 设置更严格的收敛容差 ) # 修复绘图警告 ggplot(model_ann_tuned$results, aes(x = size, y = RMSE, color = as.factor(decay))) + geom_line(linewidth = 1) + # 使用linewidth替代size geom_point(size = 2) + labs(title = "", x = "Size", y = "RMSEcv", color = "Decay") + theme_bw() + scale_color_brewer(palette = "Set1") + theme(legend.position = "top") # 6. RF调参 (输出最优mtry) tuneGrid_rf <- expand.grid(mtry = 1:min(5, ncol(data)-1)) model_rf_tuned <- train( D ~ t+NFFD+PAS+CMD+DD5, data = data, method = "rf", trControl = ctrl, tuneGrid = tuneGrid_rf, metric = "RMSE", ntree = 500 ) library(ggplot2) # 绘制随机森林调优结果 ggplot(model_rf_tuned$ results, aes(x = mtry, y = RMSE)) + geom_line(linewidth = 1, color = "#E41A1C") + # 使用Set1调色板的红色 geom_point(size = 2, color = "#E41A1C") + labs(title = "", x = "mtry", y = "RMSEcv") + theme_bw() + scale_x_continuous(breaks = model_rf_tuned$ results$ mtry) + # 确保所有mtry值都显示在x轴 theme(panel.grid.minor = element_blank(), legend.position = "none") # 隐藏图例 # 输出RF最优mtry cat("RF最优mtry值:", model_rf_tuned$bestTune$mtry, "\n") # 7. 修复后的模型指标输出函数 get_model_metrics <- function(model, model_name) { # 获取参数名（正确方法） param_names <- model$modelInfo$parameter$parameter # 如果没有调优参数 if(is.null(param_names)) { results <- model$results } # 如果有调优参数 else { results <- model$results # 对每个参数进行过滤 for(param in param_names) { results <- results %>% filter(!!sym(param) == model$bestTune[[param]]) } } # 返回指标数据框 tibble( Model = model_name, RMSEcv = results$RMSE, R2cv = results$Rsquared, MAEcv = results$MAE ) } # 8. 生成所有模型指标 metrics_df <- bind_rows( get_model_metrics(model_ann_tuned, "ANN") ) # 输出交叉验证指标 print(metrics_df) # 9. 输出最优模型参数 cat("\n====== 最优模型参数 ======\n") cat("KKNN最佳参数:", capture.output(print(model_knn_tuned$bestTune)), "\n") cat("SVM最佳参数:", capture.output(print(model_svm_tuned$bestTune)), "\n") cat("ANN最佳参数:", capture.output(print(model_ann_tuned$bestTune)), "\n") cat("RF最佳参数:", capture.output(print(model_rf_tuned$bestTune)), "\n") # 10. 模型拟合结果 final_model <- list( KKNN = model_knn_tuned, SVM = model_svm_tuned, ANN = model_ann_tuned, RF = model_rf_tuned ) # 保存所有结果 saveRDS(final_model, "lysMLwc.RDS") write.csv(metrics_df, "lysMLwc.csv")

<think>我们要求：先划分十折交叉验证训练集和测试集，确保每一种模型拟合时都是用同一套数据。然后......

收起资源包目录

nf_performance_tests-master.zip （10个子文件）

nf_performance_tests-master

lib

nf_performance.rb 81B

nf_performance

test.rb 1KB

cli.rb 998B

tests

spree.rb 2KB

discourse.rb 908B

example.rb 481B

Gemfile 60B

README.md 3KB

Gemfile.lock 322B

bin

test.rb 87B

评论收藏

内容反馈

Mia不大听话

粉丝: 25

nf_performance_tests:Ninefold 的性能测试用于测试平台在扩展时保持用户满意的能力

最新资源

nf_performance_tests:Ninefold 的性能测试用于测试平台在扩展时保持用户满意的能力

nf_performance_tests-源码.rar

Linux_performance_tests_page:此 repo 用于我们将用于为 Linux_Performance_Analysis 项目部署测试用例的网页

setup_fragile_tests_for_rescan::face_vomiting:已弃用。 请使用`fastlane-plugin-test_center`

RedDiamond_Tsung_tests:RedDiamond的负载测试

SAE_Project_2_Tests:一组测试来测试您的符号执行引擎的实现

SeleniumBase：:white_heavy_check_mark:Python Web自动化和测试。 :rocket:快速，简便，可靠。 :diamond_with_a_dot:

Performance tests and efficiency analysis_solardish_performance_

fastlane-plugin-run_tests_firebase_testlab：在Firebase测试实验室中运行Android测试:rocket:

camel-performance-tests:Apache骆驼性能测试

PTC_PyORBIT_Tests:测试仿真以比较不同版本的PTC和_或PyORBIT

Weekend_homework_function_tests：周末家庭作业（第1周）-创建函数以确保测试正常进行

3DS_gpu_tests:3ds GPU的小型测试框架

fio_tests:用于自动化 fio 测试的 Python 脚本

webrtc原装测试程序打包下载

angular_js_ionic_tests:Angular，JS，离子测试解决

Selenium_Java_framework_auto_wordpress:Selenium自动Wordpress

PyPI 官网下载 | nf_grapher-1.2.24.tar.gz

wordpress_selenium_tests2:使用Selenium Java测试Wordpress

wstat_tests：https：//github.comBenny121221wstat的测试

lkp-tests:Linux内核性能测试

guide_to_using_run_unit_tests_with_the_vstest:指导在VSTEST中使用运行单元测试的指南

rCore_tutorial_tests:rCore_tutorial_tests

BiCycle_GAN_tests:个别测试

cocoapods_generate_unit_tests:在ruby中编写一个完全可运行的xcodeproject脚本和测试的实验

IEC 60068-2-27：2008 环境测试 -第 2-27 部分： 测试 Ea 和指导：冲击 - 完整英文电子版（39页）

DFT的matlab源代码-sp800_22_tests:SP800-22Rev1aPRNG测试套件的python实现

osgi_integration_tests_pax_exam:用于容纳pax考试集成测试项目的存储库

census-rm-performance-tests:Census RM性能测试

iOS_UI自动化测试框架_基于Xcode_UITests组件实现移动端界面交互测试_包含录制回放功能与手动编码两种方式_支持按钮点击_视图操作_文字输入等常见UI操作_提供完整的.zip

BES2800开发方法

最新资源

setup_fragile_tests_for_rescan::face_vomiting:已弃用。请使用`fastlane-plugin-test_center`

IEC 60068-2-27：2008 环境测试 -第 2-27 部分：测试 Ea 和指导：冲击 - 完整英文电子版（39页）