import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是:', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是:', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为:', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位:万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()
时间: 2024-02-19 13:59:39 浏览: 36
这段 Python 代码主要实现了一个基于 Ridge 回归模型的数据训练和预测程序。具体来说,代码分为以下几个部分:
1. 导入需要的库和模块,包括 argparse、numpy、pandas、scikit-learn 和 joblib。
2. 实现一个 train 函数,用于训练 Ridge 模型。该函数接收训练集和测试集的特征和标签数据,通过 scikit-learn 库中的 Ridge 类进行模型训练,输出模型的权重系数、偏置和误差率,并将训练好的模型保存到指定路径。
3. 实现一个 pred 函数,用于对给定的年份进行预测。该函数接收一个年份数组,从指定路径加载已经训练好的 Ridge 模型,对年份数组进行预测,并返回预测结果。
4. 实现一个 main 函数,用于控制整个程序的流程。该函数通过 argparse 模块解析命令行参数,从而决定程序要进行的操作类型。如果是训练操作,就从指定路径的 Excel 文件中读取数据,将年份和对应的值作为特征和标签,通过 train 函数进行训练。如果是预测操作,就调用 pred 函数进行预测,并将预测结果保存到指定路径的 Excel 文件中。如果命令行参数有误,则输出错误信息。
5. 在最后,通过 if __name__ == '__main__': 判断当前文件是否被作为模块导入,如果是,则不执行 main 函数,如果直接运行该文件,则执行 main 函数。
总的来说,这个程序使用 Ridge 回归模型对年份和对应的值进行训练,并且可以对未来的年份进行预测。
相关问题
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing
你给出的是 Python 的代码,我看到你正在使用一些流行的 Python 库,如 NumPy、matplotlib、pandas 和 seaborn,以及一些机器学习相关的库,如 scikit-learn。这些库都是非常有用的,能够帮助你进行数据分析、可视化和建模。在这段代码中,你还导入了波士顿房价数据集(load_boston),并使用 train_test_split 函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后,你使用线性回归模型(LinearRegression)对数据进行拟合,并使用 metrics 库中的一些函数来评估模型的性能。最后,你使用 preprocessing 库对数据进行标准化处理。这些步骤都是非常常见的机器学习流程中的一部分,用于数据预处理、建模和评估。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix
这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块,包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中:
- pandas 是 Python 中常用的数据分析库,可以用来读取和处理数据;
- numpy 是 Python 中常用的科学计算库,提供了数组、矩阵等数据结构和各种数学函数;
- matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库,可以用来绘制各种图表;
- sklearn 是 Python 中常用的机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法和工具,比如数据预处理、模型选择、模型评估等。
这段代码中还导入了不同的机器学习算法,包括逻辑回归、决策树、K近邻和支持向量机等。最后还导入了一些评估指标,比如分类报告和混淆矩阵。
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