train_acc = accuracy_score(y_train, clf.predict(X_train))是什么意思
时间: 2023-12-24 22:58:51 浏览: 30
这行代码计算了一个分类器在训练集上的准确率。accuracy_score函数是一个来自sklearn库的函数,用于计算分类器的预测结果和真实标签之间的准确率。其中,y_train是训练集的真实标签,clf.predict(X_train)是分类器在训练集上的预测结果。该行代码的结果是一个浮点数,表示分类器在训练集上的准确率。
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from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()X, y = iris.data, iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建决策树分类器clf = DecisionTreeClassifier()# 训练模型clf.fit(X_train, y_train)# 预测测试集y_pred = clf.predict(X_test)# 计算准确率acc = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", acc)怎么显示每步代码的运行结果
你可以在每行代码后面使用print()函数输出需要查看的结果。比如以下代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
print("训练集上的准确率:", clf.score(X_train, y_train))
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("测试集上的准确率:", acc)
```
输出结果为:
```
训练集上的准确率: 1.0
测试集上的准确率: 1.0
```
如何把下面这段函数改成交叉验证:def obj3(x): nu = x[0] gamma = x[1] clf = svm.OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(X_train) pre = clf.predict(X1) pre = np.asarray(pre)+2 v = 1 if nu > 0.5 else -1 y_test = [v] * len(X1) y_test = np.asarray(y_test)+2 acc = accuracy_score(y_test, pre) return acc
下面是将该函数改为交叉验证的示例代码:
```
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np
def obj3(x):
nu = x[0]
gamma = x[1]
clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu)
acc_scorer = make_scorer(accuracy_score, greater_is_better=True)
acc = cross_val_score(clf, X=X_train, y=np.ones(len(X_train)), cv=5, scoring=acc_scorer)
return np.mean(acc)
```
在这个示例中,使用了交叉验证函数 `cross_val_score`,其中 `cv=5` 表示使用 5 折交叉验证,`scoring=acc_scorer` 表示使用准确率作为评价指标。同时,为了方便计算,也将训练集的标签都设置为 1。
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