tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)代码每行解释

1. `tuned_knn = gd_knn.best_estimator_`: 这行代码是将经过网格搜索调参后的最佳KNN模型赋值给`tuned_knn`变量。

2. `print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}')`: 这行代码是输出`tuned_knn`模型在训练集上的准确率。`score()`方法是模型自带的评估函数，用于计算模型在给定数据集上的准确率。

3. `model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)`: 这行代码调用了自定义的`model_eval()`函数，对`tuned_knn`模型在测试集上进行评估。该函数的输入参数分别为`tuned_knn`模型、测试集的特征数据`X_test_std`和测试集的标签数据`y_test`。函数的具体实现可以在代码中查看。

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_) tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来创建一个K近邻分类器，并使用fit方法对标准化后的训练数据进行拟合。接着，使用score方法计算了模型在训练集和测试集上的准确率，并将其打印输出。之后，使用classification_report和confusion_matrix方法计算并打印了模型的分类报告和混淆矩阵。

随后，使用GridSearchCV方法对K近邻分类器进行调参，尝试不同的n_neighbors参数组合，以求得最优的模型。最后，使用tuned_knn.score方法计算了调参后模型在训练集上的准确率，并使用model_eval方法计算并打印了模型在测试集上的性能表现。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) rf_model.fit(X_train , y_train) print(f'Train : {rf_model.score(X_train, y_train)}') model_eval(rf_model,X_test,y_test)cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show()from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25) prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] } gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_rf.fit(X_train , y_train) print(gd_rf.best_estimator_)print(f'Train : {tuned_rf.score(X_train, y_train)}') model_eval(tuned_rf,X_test,y_test) print()解释每行代码

这段代码是一个随机森林分类器的实现，并且进行了参数优化。以下是每行代码的解释：

1. `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`: 导入随机森林分类器模型。

2. `rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42, min_samples_leaf=25)`: 声明随机森林分类器模型，设置了随机数生成器的种子和叶子节点最小样本数。

3. `rf_model.fit(X_train , y_train)`: 使用训练集对模型进行训练。

4. `print(f'Train : {rf_model.score(X_train, y_train)}')`: 输出训练集上的预测准确率。

5. `model_eval(rf_model,X_test,y_test)`: 对测试集进行模型评估，这里的 `model_eval()` 函数没有给出，应该是作者自己写的一个函数。

6. `cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)`: 调用 `sklearn.metrics` 库中的 `confusion_matrix()` 函数，计算出混淆矩阵。

7. `plt.figure(figsize = (8,8))`: 创建一个 8x8 的画布。

8. `sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D'])`: 调用 `seaborn` 库中的 `heatmap()` 函数，绘制混淆矩阵的热力图。

9. `plt.xlabel("Predicted")`: 设置 x 轴的标签为 “Predicted”。

10. `plt.ylabel("Actual")`: 设置 y 轴的标签为 “Actual”。

11. `plt.show()`: 显示绘制的热力图。

12. `prams ={ 'n_estimators':[10 ,20,40,50, 70], 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'max_features':['sqrt','log2'] }`: 定义一个字典，包含了要进行调参的参数及其取值范围。

13. `gd_rf= GridSearchCV(rf_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)`: 使用网格搜索法（GridSearchCV）对随机森林分类器模型进行参数优化，设置了参数范围、并行处理的进程数和交叉验证的次数。

14. `gd_rf.fit(X_train , y_train)`: 对模型进行训练和参数搜索。

15. `print(gd_rf.best_estimator_)`: 输出最优的随机森林分类器模型。

16. `print(f'Train : {tuned_rf.score(X_train, y_train)}')`: 输出训练集上的预测准确率。

17. `model_eval(tuned_rf,X_test,y_test)`: 对测试集进行模型评估，这里的 `tuned_rf` 是经过参数优化后的模型。