import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)
时间: 2024-04-12 15:33:47 浏览: 26
这段代码的功能是将两个数据路径(`data_path_A`和`data_path_B`)下的所有文件复制到一个目标数据路径(`data_path`)中。然后,根据是否患有败血症(sepsis)将这些文件分为两组(`id_nosepsis`和`id_sepsis`)。
接下来,使用`train_test_split`函数将无败血症和有败血症的患者分别划分为训练集和测试集。其中,无败血症的训练集为`train_nosepsis`,有败血症的训练集为`train_sepsis`。测试集由无败血症和有败血症的测试样本组成,存储在`test_set`中。
最后,使用`np.save()`函数将划分好的训练集和测试集保存为.npy文件。
总结来说,这段代码的目的是将两个数据路径下的文件复制到一个目标数据路径中,并将这些文件根据是否患有败血症进行划分,最后保存划分好的训练集和测试集。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线
这个问题通常是由于VS Code的Python插件(Pylance或其他)无法找到对应的模块而导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题:
1. 确保已经安装了需要的模块(NumPy、Pandas、Scikit-learn等)。您可以在终端中使用pip install命令来安装这些模块。
2. 在VS Code中打开您的Python文件。如果您还没有安装Python插件,请安装它。您可以在扩展面板中搜索“Python”,然后选择安装“Python”插件。
3. 在VS Code中打开命令面板。您可以使用快捷键Ctrl+Shift+P(Windows和Linux)或者Cmd+Shift+P(Mac)来打开命令面板。
4. 在命令面板中,输入“Python: Select Interpreter”,并选择您想要使用的Python解释器。
5. 如果您已经安装了需要的模块但仍然无法解决问题,请尝试重新启动VS Code或者重装Python插件。另外,您也可以尝试使用其他Python插件,例如Jupyter或者Anaconda,来解决这个问题。
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