EasyEnsembleClassifier怎么把测试集和训练集输出
时间: 2023-06-01 16:01:42 浏览: 62
EasyEnsembleClassifier是一种集成学习算法,可以将原始数据集分成多个子集,每个子集用于训练不同的分类器,并将这些分类器组合成一个强分类器。在sklearn中,EasyEnsembleClassifier可以使用如下代码进行实例化和训练:
```
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
eec = EasyEnsembleClassifier(random_state=42)
eec.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train和y_train分别是训练集的特征和标签。训练完成后,可以使用predict方法对测试集进行预测,并将预测结果输出:
```
y_pred = eec.predict(X_test)
print(y_pred)
```
其中,X_test是测试集的特征。如果需要输出测试集和训练集的详细信息,可以使用如下代码:
```
from sklearn.metrics import classification_report
y_pred_train = eec.predict(X_train)
print("Training Set Classification Report:")
print(classification_report(y_train, y_pred_train))
y_pred_test = eec.predict(X_test)
print("Test Set Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred_test))
```
其中,classification_report函数可以计算出准确率、召回率、F1-score等指标,并输出详细报告。需要注意的是,以上代码中的y_train、y_test分别是训练集和测试集的标签。