import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

时间: 2023-11-25 16:06:54 浏览: 47
这段代码的作用是读取iris数据集,然后使用DecisionTreeClassifier算法进行分类。具体步骤如下: 1. 使用pandas库中的read_csv函数读取iris数据集,将第一行作为列名,并将数据存储到data变量中。 2. 将data中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。 3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的50%。 4. 创建DecisionTreeClassifier类的实例,并将其存储在clf变量中。 5. 使用fit方法在训练集上训练决策树模型。 6. 使用predict方法在测试集上进行预测,并将预测结果存储到y_pred变量中。 7. 使用accuracy_score函数计算模型在测试集上的准确率,并将结果存储到acc变量中。 该段代码中还有一些未完成的部分,可以继续补充完整。
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import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块,要求是(1) 读入数据后,选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X,因变量"TenYearCHD"记为y,组成新的数据集。¶

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 读入数据 data = pd.read_csv("heart.csv") # 选取自变量 X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] # 因变量 y = data["TenYearCHD"] # 组成新的数据集 new_data = pd.concat([X, y], axis=1) # 打印新的数据集 print(new_data.head())

import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 计算准确性 import numpy as np from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 画图 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 绘制混淆矩阵时使用 from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 绘制ROC曲线时使用 from sklearn.preprocessing import label_binarize # 使用sklearn中的LabelBinarizer可以将多分类标签转化为二分类标签 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

您的代码看起来像是在使用Python中的一些流行的机器学习库,如Pandas、Scikit-learn和Numpy。通过这些库,您可以进行数据处理、训练和评估机器学习模型。 具体来说,您的代码中使用了以下功能: - 导入了pandas、os、sklearn等库; - 使用sklearn中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集; - 使用RandomForestClassifier(随机森林分类器)进行分类任务; - 使用accuracy_score函数计算模型的准确度; - 导入numpy库; - 使用plot_tree函数绘制决策树; - 使用confusion_matrix函数绘制混淆矩阵; - 使用roc_curve和auc函数绘制ROC曲线; - 使用LabelEncoder和LabelBinarizer函数将标签进行编码。 总的来说,这些功能可以帮助您构建和评估机器学习模型。

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果:") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

这个代码为什么输出有问题import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('adult.csv') # 将数据集中的缺失值用平均值进行填充 data = data.fillna(data.mean()) # 将分类变量进行独热编码 data = pd.get_dummies(data) # 将目标变量进行二元编码 data['income'] = data['income'].apply(lambda x: 1 if x == '>50K' else 0) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('income', axis=1), data['income'], test_size=0.2, random_state=42) # 对数据集进行标准化处理 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 使用决策树算法建立分类模型 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 输出模型的评估结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1) # 将数据集保存为csv文件 data.to_csv('adult_processed.csv', index=False)

# 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2={'max_depth':[15,17,20],'min_samples_leaf':[3,4,5],'min_samples_split':[7,9,10]} model2=DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search=GridSearchCV(model2,parameters2,cv=5) grid_search.fit(x_train,y_train) i=grid_search.best_params_ print(i) # 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15,min_samples_leaf=3,min_samples_split=10) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为:'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support # 计算precision, recall, F1-score, support pre, rec, f1, sup = precision_recall_fscore_support(y_pred, y_test) print("precision:", pre, "\nrecall:", rec, "\nf1-score:", f1, "\nsupport:", sup) features=x.columns importances=model.feature_importances_ df=pd.DataFrame() df['特征名称']=features df['特征重要性']=importances f=df.sort_values('特征重要性',ascending=False) print(f) import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np sj = np.linspace(0.5, len(df['特征重要性']), len(df['特征重要性'])) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.bar(x=sj, height=df['特征重要性'], width=0.5, color='r') plt.xticks(rotation=340) xb = df['特征名称'] plt.xticks(sj, xb) plt.title('特征重要性柱图') plt.show() # 混淆矩阵 from sklearn import metrics metrics.plot_confusion_matrix(model, x_test, y_test) plt.show()

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