调用这个保存下来的模型文件RF_nonage.pickle,根据的输入文件进行数据处理,把文件中所以的@号给删除,把sex指标列的1+、2+、3+和-都替换成数字1,然后把数据放到调用的模型中进行预测,然后模型结果输出,输入文件路径:/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv,输出文件路径/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv。用python写代码
时间: 2023-08-22 08:06:41 浏览: 55
好的,我来帮你写这段代码。首先,你需要安装以下包:
- pandas
- sklearn
可以通过以下命令进行安装:
```
pip install pandas sklearn
```
接下来,你可以使用以下代码来实现你的需求:
```python
import pandas as pd
import pickle
# 读取输入文件
df = pd.read_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv')
# 删除所有的@符号
df = df.replace('@', '', regex=True)
# 将sex列中的1+、2+、3+和-都替换成数字1
df['sex'] = df['sex'].replace(['1+', '2+', '3+', '-'], 1)
# 加载模型
with open('RF_nonage.pickle', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
# 预测结果
preds = model.predict(df)
# 输出结果到文件
df['preds'] = preds
df.to_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv', index=False)
```
注意:在运行代码之前,你需要将RF_nonage.pickle文件放在当前工作目录下。
相关问题
调用这个保存下来的模型文件RF_nonage.pickle,根据的输入文件进行数据处理,把文件中所以的@号给删除,然后把数据放到调用的模型中进行预测,然后模型结果输出的1改成高风险,0改成低风险。输出结果为文件,文件格式有两列,第一列,样本名字,样本名称为自动生成为ID号,第二列 为模型结果;输入文件路径:/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv,输出文件路径/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv。用python写代码
好的,下面是实现这个任务的代码:
```python
import pandas as pd
import joblib
# 加载模型
model = joblib.load('RF_nonage.pickle')
# 读取输入文件
input_file = '/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv'
output_file = '/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv'
data = pd.read_csv(input_file)
# 删除 @ 符号
data = data.replace('@', '', regex=True)
# 预处理数据
data['sex'].fillna(25, inplace=True)
data['age'].fillna(35, inplace=True)
data = data[['name', 'sex', 'age']]
data.columns = ['ID', 'sex', 'age']
# 进行预测
pred = model.predict(data)
pred = ['高风险' if p == 1 else '低风险' for p in pred]
# 保存结果到输出文件
result = pd.DataFrame({'ID': range(len(pred)), '模型结果': pred})
result.to_csv(output_file, index=False)
```
这段代码首先使用 joblib 模块加载保存好的模型文件 RF_nonage.pickle。然后读取输入文件,将其中的 @ 符号删除。接着对数据进行预处理,包括将 sex 和 age 指标列中的空白数据填充为 25 和 35,然后只取出 name、sex 和 age 三列数据,并将 name 列重命名为 ID。
接下来就是对数据进行预测了。使用 model.predict 函数对数据进行预测,得到的结果是 0 或 1。因为题目要求将预测结果中的 1 改成 “高风险”,0 改成 “低风险”,所以这里使用一个列表推导式对预测结果进行转换。
最后将预测结果保存到输出文件中,其中第一列采用自动生成的 ID 号,第二列为模型预测结果。
安装小雅docker
请遵循以下步骤安装Docker:
1. 首先,您需要卸载旧版本的Docker。使用以下命令卸载旧版本的Docker和相关组件:
```
sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine
```
2. 安装`yum-utils`包,以便在yum存储库中管理软件源。使用以下命令安装:
```
sudo yum install -y yum-utils
```
3. 配置Docker的官方yum存储库。使用以下命令添加存储库:
```
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
```
4. 设置阿里云镜像加速器以加快Docker镜像的下载速度。请根据您的系统版本,按照官方文档中的说明进行设置。
5. 安装Docker。使用以下命令进行安装:
```
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
```
6. 启动Docker服务并设置为开机自启动:
```
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
```
7. 现在,您已经成功安装了Docker。您可以使用`docker -v`命令检查安装的版本。
以上是安装Docker的基本步骤。您可以根据需要使用引用中列出的常用Docker命令来管理Docker容器和镜像。
另外,如果您需要使用图形化界面管理Docker容器,您可以安装Portainer。使用以下命令来安装Portainer:
```
docker run -d --name myPortainer -p 9000:9000 --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock portainer/portainer
```
安装完成后,您可以通过访问`http://<your_server_ip>:9000`来访问Portainer的Web界面进行管理。
希望以上信息能够帮助您安装小雅docker。如有任何疑问,请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [超简单Docker的安装教程](https://blog.csdn.net/nonage_bread/article/details/119221478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [2.玩客云armbian5.9安装docker](https://blog.csdn.net/YeMu11/article/details/129600402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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