client_data = [[5, 17, 15], # 客户 1 [4, 32, 22], # 客户 2 [8, 3, 12]] # 客户 3 predicted_price = optimal_reg.predict(client_data) for i, price in enumerate(predicted_price): print ("Predicted selling price for Client {}'s home: ${:,.2f}".format(i+1, price)) y_test_predicted_price = optimal_reg.predict(X_test) r2 = performance_metric(y_test,y_test_predicted_price) print ("Optimal model has R^2 score {:,.2f} on test data".format(r2)) vs.PredictTrials(features, prices, fit_model, client_data)

这段代码涉及到房价预测模型，主要包括以下几个部分：

1. 客户数据的输入：客户数据以列表形式给出，包括每个客户的三个特征值，分别是房间数、社区贫困指数、学生-老师比例。

2. 模型预测：使用训练好的最优模型 optimal_reg 对客户数据进行预测，得到每个客户对应的房屋售价 predicted_price。

3. 结果输出：将预测结果输出到控制台上，依次输出每个客户的预测售价。

4. 模型评估：使用测试数据集 X_test 和 y_test，对模型的预测结果进行评估，得到模型的 R^2 分数 r2，并将其输出到控制台上。

5. 预测结果可视化：使用 Visuals.py 中的 PredictTrials 函数，对模型进行交叉验证，并将预测结果可视化展示出来。

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f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) #plot_data = collections.defaultdict(list) #for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show() #plot_data[label].append(label) #plt.subplot(2, 3, i+1) #plt.title('Client {}'.format(i)) #for j in range(10): #plt.hist( #plot_data[j], #density=False, #bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])该段代码中如何让输出的直方图呈现2*3的排列

这段代码用于生成一个大小为12x7的图像并设置标题为“一组客户的标签计数”。然后，它会循环6次，每次使用shuffle()方法将数据随机混排，然后使用batch()方法将数据分成10个一组。最终生成的client_dataset是一个由随机混排并分成10个一组的数据集。

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fashion_mnist.load_data() f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') client_data = collections.OrderedDict() for i in range(6): client_data[f'client_{i}'] = ( train_images[i*1000:(i+1)*1000], train_labels[i*1000:(i+1)*1000]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_data[f'client_{i}']: label = example[0].numpy() #images, labels = example[] #label = labels.numpy() plot_data[label].append(label) for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

这段代码使用了TensorFlow中的fashion_mnist数据集，将训练集和测试集分别赋值给了(train_images, train_labels)和(test_images,_labels)。接着，使用matplotlib库绘制一个12*7的图像，标题为“一组客户的标签计数”。然后用OrderedDict创建了一个名为client_data的字典，其中包含6个键值对，每个键值对表示一个客户的图片和标签。最后用defaultdict创建了一个名为plot_data的字典，用于收集每位客户的标签计数。