import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCA运算过程

时间: 2023-09-18 21:09:25 浏览: 208
以上代码段中没有明显的运算过程,只是导入了一些Python库和模块。在这里简单介绍一下这些库和模块的作用: - torch:是一个开源的机器学习库,用于构建神经网络和其他机器学习模型。 - pandas:是一个用于数据处理和分析的Python库,支持导入和导出各种数据格式。 - numpy:是一个用于科学计算的Python库,支持大量的数值运算。 - matplotlib:是一个用于绘制图形的Python库,支持各种类型的图形绘制。 - Dataset和DataLoader:是PyTorch中用于加载和处理数据的类和模块。 - nn:是PyTorch中用于构建神经网络模型的类和模块。 - optim:是PyTorch中用于优化神经网络模型的类和模块。 - PCA:是一个用于数据降维的算法,可以通过sklearn库来实现。 在实际的机器学习代码中,这些库和模块通常会结合起来使用,进行数据处理、特征提取、模型构建和训练等各种操作。
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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

修改后的代码如下所示: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as data import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data = data_[:, :520] train_labels = data_[:, 520] train_data, _, train_labels, _ = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.33333) train_data = torch.Tensor(train_data) train_labels = torch.LongTensor(train_labels) train_data = train_data.reshape(-1, 1, 20, 26) start_epoch = 1 num_epoch = 1 BATCH_SIZE = 70 Ir = 0.001 classes = ('0', '1', '2', '3', '4', '5') device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) ``` 请注意,我做了以下修改: 1. 移除了不需要的导入语句。 2. 修复了变量名拼写错误。 3. 移除了重复的代码行。 4. 修正了 `torch.utils.data.DataLoader` 的拼写错误。 5. 修正了数据集分割时的变量名错误。 请根据你的实际需求进一步调整代码。

根据提供的data.csv 附件(comment、star),用python语言对外卖评论进行分类,2分类,正向负向,两种方式:sklearn调用以及自己编写模型类。根据分类结果,分别画出正向词云图,负向词云图

好的,我会尽力回答你的问题。首先需要说明的是,我们需要在进行分类前对评论数据进行预处理,包括去除停用词、分词、词性标注等。这里我将使用Python中的nltk库进行预处理。 首先,我们需要安装nltk库,可以通过以下命令进行安装: ```python !pip install nltk ``` 安装完成后,我们可以通过以下代码对评论数据进行预处理: ```python import pandas as pd import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer # 下载停用词 nltk.download('stopwords') # 下载punkt nltk.download('punkt') # 下载wordnet nltk.download('wordnet') # 读取评论数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 定义停用词 stop_words = set(stopwords.words('english')) # 初始化词性还原器 wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer() # 定义预处理函数 def preprocess(text): # 分词 words = word_tokenize(text.lower()) # 去除停用词 words = [word for word in words if word not in stop_words] # 词性还原 words = [wordnet_lemmatizer.lemmatize(word, pos='v') for word in words] # 返回预处理后的评论 return " ".join(words) # 对评论进行预处理 data['comment'] = data['comment'].apply(preprocess) ``` 接下来,我们可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer对评论进行特征提取,并使用LogisticRegression进行分类。具体代码如下: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report # 定义特征提取器 vectorizer = TfidfVectorizer() # 提取特征 X = vectorizer.fit_transform(data['comment']) # 定义标签 y = data['star'].apply(lambda x: 1 if x > 3 else 0) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.8) X_train, X_test, y_train, y_test = X[:train_size], X[train_size:], y[:train_size], y[train_size:] # 定义分类器 clf = LogisticRegression() # 训练分类器 clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 输出分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 除了使用sklearn库外,我们也可以自己编写模型类进行分类。这里我将使用PyTorch框架来编写模型类。具体代码如下: ```python import torch from torch import nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import classification_report # 定义评论数据集类 class CommentDataset(Dataset): def __init__(self, data, vectorizer): self.data = data self.vectorizer = vectorizer def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): comment = self.data.iloc[index]['comment'] star = self.data.iloc[index]['star'] features = self.vectorizer.transform([comment]).toarray().squeeze() label = 1 if star > 3 else 0 return torch.Tensor(features), torch.Tensor([label]) # 定义分类模型类 class Classifier(nn.Module): def __init__(self, input_size): super(Classifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 2) self.relu = nn.ReLU() self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.fc3(x) return x # 定义特征提取器 vectorizer = TfidfVectorizer() # 定义评论数据集 dataset = CommentDataset(data, vectorizer) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, len(dataset) - train_size]) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 初始化分类器 classifier = Classifier(input_size=train_dataset[0][0].shape[0]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练分类器 for epoch in range(10): for features, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = classifier(features) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() # 在测试集上进行评估 y_true = [] y_pred = [] with torch.no_grad(): for features, labels in test_loader: outputs = classifier(features) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) y_true.extend(labels.numpy()) y_pred.extend(predicted.numpy()) print(classification_report(y_true, y_pred)) ``` 接下来,我们可以根据分类结果,分别画出正向词云图和负向词云图。具体代码如下: ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image # 定义正向评论和负向评论 positive_comments = data[data['star'] > 3]['comment'] negative_comments = data[data['star'] <= 3]['comment'] # 定义正向词云图 positive_text = " ".join(positive_comments) mask = np.array(Image.open('positive.png')) wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask) wc.generate(positive_text) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 定义负向词云图 negative_text = " ".join(negative_comments) mask = np.array(Image.open('negative.png')) wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask) wc.generate(negative_text) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` 这里需要注意的是,我们需要准备好正向词云图和负向词云图的模板图片(例如positive.png和negative.png),用于生成相应形状的词云图。

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