这段代码有什么作用,random.seed(123) down_neg = feature_data[feature_data['failure_tag'] == 0].sample(frac=0.1)
时间: 2024-03-10 16:45:44 浏览: 26
这段代码的作用如下:
```python
random.seed(123) # 随机数生成器种子,保证随机结果可重复
down_neg = feature_data[feature_data['failure_tag'] == 0].sample(frac=0.1)
```
首先,`random.seed(123)`是为了设定一个随机数种子,保证每次运行代码时,随机结果都是一致的。这在调试和复现实验结果时非常有用。
接下来,`feature_data`是一个数据框,`feature_data['failure_tag'] == 0`是一个布尔向量,表示`failure_tag`列中等于0的行。`.sample(frac=0.1)`是对这些行进行随机采样,采样比例为0.1,也就是采样10%的行。
因此,这段代码的作用是从`feature_data`数据框中,随机选择10%的`failure_tag`等于0的行,存储到`down_neg`变量中。这通常用于不均衡数据集的处理,针对较少的类别进行下采样,以平衡数据集的比例。
相关问题
mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l
abel= torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签
这段代码是用来生成积极和消极标签的。首先,通过 torch.mul(label, mask_labels) 将原始标签 label 和掩码 mask_labels 相乘,得到积极标签 mask_pro_label。然后,通过 torch.mul(pre_label, mask_pro_label) 将预测标签 pre_label 和积极标签 mask_pro_label 相乘,得到最终的积极标签 pos_lab。
接着,通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘,得到消极标签的掩码 mask_neg_label。最后,通过 torch.mul(pre_label, mask_neg_label) 将预测标签 pre_label 和消极标签的掩码 mask_neg_label 相乘,得到最终的消极标签 neg_lab。
def generate_cf_batch(self, user_dict, batch_size): # 1024 exist_users = user_dict.keys() # 字典里所有用户 if batch_size <= len(exist_users): # batch_user = random.sample(exist_users, batch_size) else: batch_user = [random.choice(exist_users) for _ in range(batch_size)] batch_pos_item, batch_neg_item = [], [] for u in batch_user: batch_pos_item += self.sample_pos_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_neg_item += self.sample_neg_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_user = torch.LongTensor(batch_user) batch_pos_item = torch.LongTensor(batch_pos_item) batch_neg_item = torch.LongTensor(batch_neg_item) return batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item
这是一个函数,它的作用是生成一个三元组(batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item),其中batch_user是一个长度为batch_size的整数序列,表示从用户字典(user_dict)中随机选择的batch_size个用户;batch_pos_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列,表示对于每个用户,随机选择一个该用户喜欢的物品;batch_neg_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列,表示对于每个用户,随机选择一个该用户不喜欢的物品。其中sample_pos_items_for_u和sample_neg_items_for_u是两个函数,用于从用户字典(user_dict)中为指定用户(u)随机选择一个喜欢的物品和一个不喜欢的物品。
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