要成为一个CC++程序员要学哪些东西

BoostTable 是一款常用的机器学习模型中的一种，它通常用于特征选择和数据降维等任务。在使用 BoostTable 模型时，如果需要对开启频率进行修改，可以在调用模型时传递参数进行设置。

具体而言，可以在调用 BoostTable 模型训练函数时，通过参数控制开启频率。比如，在使用 Python 中的 scikit-learn 库进行 BoostTable 模型训练时，可以传递参数 `subsample` 控制开启频率。例如：

```python

from sklearnensemble import GradientBoostingClassifier

# 设置开启频率为05

gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, subsample=05)

```

在上述代码中，`subsample` 参数被设置为 05，表示在训练时只使用 50% 的样本来训练每一个分类器。

需要注意的是，修改 BoostTable 模型的开启频率可能会影响模型的准确性和效果。具体需要根据实验和数据进行相应的调整和评估。

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