分析这些代码：scores_svm.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_svm.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_svm = confusion_matrix(val_y,y_pred)

时间: 2023-06-02 10:07:10 浏览: 132
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OmniPeek_Scores_5.pdf

这些代码用于评估分类模型的准确度和性能。precision_score是用来计算精确度的，recall_score则是用来计算召回率的。同时，还使用了混淆矩阵（confusion_matrix）来衡量模型在不同类别中的分类性能。这些评估指标可以帮助评估分类器的性能，从而优化和改进分类器的训练和调整。
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1122-3437-score_Semester_Scores_Final_LINE.xls

1122-3437-score_Semester_Scores_Final_LINE.xls

分析这些代码，并且解释每个函数的作用：scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)

2. scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))：在scores_XGB列表中添加精确度指标得分，使用真实标签val_y和预测标签y_pred。 3. scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))：在scores_...

翻译代码： fitness_scores.clear() for net in self.pop: fitness_scores.append(fitness(net, train_loader)) best_fitness = max(fitness_scores) best_net = self.pop[np.argmax(fitness_scores)] _logger.info(f"Generation {gen}: Best fitness = {best_fitness:.6f}") return best_net

fitness_scores.append(fitness(net, train_loader)) # 对每个神经网络进行评估，将结果添加到 fitness_scores 列表中 best_fitness = max(fitness_scores) # 找到 fitness_scores 列表中最大的值，保存到变量 best...

all_scores.append

all_scores.append() 是一个 Python 列表对象的方法，用于将一个元素添加到列表的末尾。通常在循环中使用该方法，将每次迭代得到的结果添加到列表中。例如，以下代码将 1 到 10 中所有偶数的平方添加到一个列表中...

在SVM中，linear_svm.py、linear_classifier.py和svm.ipynb中相应的代码

y_pred = np.argmax(scores, axis=1) return y_pred def loss(self, X_batch, y_batch): num_train = X_batch.shape[0] scores = X_batch.dot(self.W) + self.b correct_scores = scores[range(num_train), y...

分析每一行代码，讲述一下这些代码的流程，并且具体的解释每个函数的作用：from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib BP = MLPClassifier(solver='adam',activation = 'relu',max_iter = 1000,alpha = 1e-3,hidden_layer_sizes = (64,32, 32),random_state = 1) BP.fit(train_X, train_y) y_pred_after = BP.predict(val_X) scores_BP = [] scores_BP.append(precision_score(val_y, y_pred_after)) scores_BP.append(recall_score(val_y, y_pred_after)) confusion_matrix_BP = confusion_matrix(val_y,y_pred_after) f1_score_BP = f1_score(val_y, y_pred_after,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_BP = BP.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_BP, recall_BP, thresholds = roc_curve(val_y, predictions_log[:,1],pos_label=1) area_BP = auc(FPR_BP,recall_BP) print(area_BP) print('BP模型结果：\n') print(pd.DataFrame(columns=['预测值=1','预测值=0'],index=['真实值=1','真实值=0'],data=confusion_matrix_XGB_after))#混淆矩阵 print("f1值:"+str(f1_score_BP)) print("精确度和召回率:"+str(scores_BP))

接着，使用val_X数据集对模型性能进行评估，计算预测值y_pred_after以及各种分类指标的值，例如准确率、召回率、混淆矩阵和F1得分。最后，使用predict_proba函数预测概率值作为BP分类器的输出。 具体来说，MLP分类...

scores = [] for i in range(10): print("请输入第{}位同学的成绩单：".format(i+1)) grade = [] for j in range(3): grade.append(float(input("请输入第{}门课程的成绩：".format(j+1)))) scores.append(grade) total_scores = [] for i in range(10): total_score = sum(scores[i]) total_scores.append(total_score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(i+1, total_score)) sorted_scores = sorted(total_scores, reverse=True) print("按总分从高到低排序的成绩单为：") for score in sorted_scores: index = total_scores.index(score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(index+1, score)) avg_scores = [] for i in range(3): avg_score = 0 for j in range(10): avg_score += scores[j][i] avg_score /= 10 avg_scores.append(avg_score) print("三门课程的平均成绩分别为：第{}门课程的平均成绩为{}".format(i+1, avg_score))

total_scores.append(total_score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(i+1, total_score)) sorted_scores = sorted(total_scores, reverse=True) print("按总分从高到低排序的成绩单为：") for score in ...

bool compare_scores(const pair<string, string>& a, const pair<string, string>& b) { double score_a = stod(a.second, nullptr); double score_b = stod(b.second, nullptr); if (isnan(score_a)) { score_a = 0; } if (isnan(score_b)) { score_b = 0; } return score_a > score_b; } void management::print_scores_sorted(const vector<course>& courses_for_student) { vector> scores_vec; for (const auto& c : courses_for_student) { scores_vec.push_back(make_pair(c.m_coursename, c.m_score)); } sort(scores_vec.begin(), scores_vec.end(), compare_scores); scores_vec.erase(unique(scores_vec.begin(), scores_vec.end(), [](const pair<string, string>& a, const pair<string, string>& b) { return a.first == b.first && a.second == b.second; }), scores_vec.end()); for (const auto& s : scores_vec) { cout << s.first << "\t" << s.second << endl; } }能否帮我修改这段代码，让这两个函数完成对成绩由高到低排序并且去重输出

以下是修改后的代码： bool compare_scores(const pair, string>& a, const pair, string>& b) { double score_a = stod(a.second, nullptr); double score_b = stod(b.second, nullptr); if (isnan(score_a...

给我讲以下代码：best_loss = 1.0 train_losses, val_losses = [], [] train_scores, val_scores = [], [] for i in range(0, NUM_EPOCHS): print('\nEpoch: {}'.format(i)) train_logs = train_epoch.run(train_loader) valid_logs = valid_epoch.run(valid_loader) train_losses.append(train_logs['dice_loss']) val_losses.append(valid_logs['dice_loss']) train_scores.append(train_logs['iou_score']) val_scores.append(valid_logs['iou_score']) if best_loss > valid_logs['dice_loss']: best_loss = valid_logs['dice_loss'] torch.save(model, os.path.join(MODEL_SAVE_DIR, 'best_model.pth')) print('Model saved!')

这段代码是一个训练神经网络的循环，其中： - best_loss 是初始化的最佳损失，用来跟踪最好的模型； - train_losses 存储每个训练时期的训练集损失； - val_losses 存储每个训练时期的验证集损失； - train_...

运用sklearn.model_selection.cross_val_score接口，进行模型的5折交叉验证代码

以下是一个使用sklearn.model_selection.cross_val_score接口进行模型的5折交叉验证的示例代码： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from ...

代码讲解 def matches(g_matches): g_matches.insert(2, 'potential1', g_matches['country1'].map(squad_stats.set_index('nationality_name')['potential'])) g_matches.insert(3, 'potential2', g_matches['country2'].map(squad_stats.set_index('nationality_name')['potential'])) g_matches.insert(4, 'rank1', g_matches['country1'].map(last_team_scores.set_index('team')['rank'])) g_matches.insert(5, 'rank2', g_matches['country2'].map(last_team_scores.set_index('team')['rank'])) pred_set = [] for index, row in g_matches.iterrows(): if row['potential1'] > row['potential2'] and abs(row['potential1'] - row['potential2']) > 2: pred_set.append({'Team1': row['country1'], 'Team2': row['country2']}) elif row['potential2'] > row['potential1'] and abs(row['potential2'] - row['potential1']) > 2: pred_set.append({'Team1': row['country2'], 'Team2': row['country1']}) else: if row['rank1'] > row['rank2']: pred_set.append({'Team1': row['country1'], 'Team2': row['country2']}) else: pred_set.append({'Team1': row['country2'], 'Team2': row['country1']}) pred_set = pd.DataFrame(pred_set) pred_set.insert(2, 'Team1_FIFA_RANK', pred_set['Team1'].map(last_team_scores.set_index('team')['rank'])) pred_set.insert(3, 'Team2_FIFA_RANK', pred_set['Team2'].map(last_team_scores.set_index('team')['rank'])) pred_set.insert(4, 'Team1_Goalkeeper_Score', pred_set['Team1'].map(last_team_scores.set_index('team')['goalkeeper_score'])) pred_set.insert(5, 'Team2_Goalkeeper_Score', pred_set['Team2'].map(last_team_scores.set_index('team')['goalkeeper_score'])) pred_set.insert(6, 'Team1_Defense', pred_set['Team1'].map(last_team_scores.set_index('team')['defense_score'])) pred_set.insert(7, 'Team1_Offense', pred_set['Team1'].map(last_team_scores.set_index('team')['offense_score'])) pred_set.insert(8, 'Team1_Midfield', pred_set['Team1'].map(last_team_scores.set_index('team')['midfield_score'])) pred_set.insert(9, 'Team2_Defense', pred_set['Team2'].map(last_team_scores.set_index('team')['defense_score'])) pred_set.insert(10, 'Team2_Offense', pred_set['Team2'].map(last_team_scores.set_index('team')['offense_score'])) pred_set.insert(11, 'Team2_Midfield', pred_set['Team2'].map(last_team_scores.set_index('team')['midfield_score'])) return pred_set

接下来，函数将 pred_set 列表转换为 DataFrame，并使用 map() 函数将 last_team_scores 中的其他列添加到 DataFrame 中，包括两支球队的 FIFA 排名、门将得分、防守得分、进攻得分和中场得分。最后，函数返回...

score_dict = {}while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in score_dict: score_dict[name].append(score) else: score_dict[name] = [score]print('姓 名 平均成绩')for name, scores in score_dict: avg_score = sum(scores) / len(scores) print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

这段代码存在一些问题，应该修改为： python score_dict = {} while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in ...

k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])，这行代码有什么可以替换的代码吗

如果您是在使用scikit-learn库进行KNN模型的开发，k_score.append([k,knn.score(X_test,y_test)])是将k值和KNN模型在测试集X_test和y_test上的准确率存入列表k_score中。您可以使用sklearn.model_selection中的cross...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

train_scores.append(best_lda_train_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) test_scores.append(best_lda_test_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) lda_comp.append(n_components[np.argmax(best_lda_...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

auc_scores.append(auc_score) fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test1, y_pred_proba[:, 1]) aoc_fprs.append(fpr) aoc_tprs.append(tpr) y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1...

model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))这段代码什么意思

这段代码是一个使用 LightGBM 训练模型并进行预测的示例。具体解释如下： ...6. cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))：计算当前模型在验证集上的 AUC，并将其加入到一个列表 cv_scores 中。

scores = model_selection.cross_val_score(model, train_vectors, y, cv=3, scoring="f1")

具体来说，它使用了模型选择（model_selection）库中的cross_val_score函数。该函数将训练数据集（train_vectors）、目标变量（y）、模型（model）和交叉验证折数（cv）作为参数。 在每一折交叉验证中，模型将被...

y_scores.append(torch.sigmoid(model(inputs)).detach().cpu().numpy())解读

这是一行 Python 代码，将模型的输入经过模型计算后得到的输出进行sigmoid函数处理，并将处理后的结果以numpy数组的形式返回给y_scores变量。其中，torch是PyTorch深度学习框架的库。detach()函数表示返回一个不具有...

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![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩