idx = 0 for X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data in zip(all_X_trn, all_y_trn, all_X_tst, all_y_tst): print('') print('Feature version ' + str(idx)) idx = idx + 1 for model, model_name, parameter in zip(models, model_names, parameters):
时间: 2024-03-11 07:45:14 浏览: 15
这段代码是一个for循环,循环中的第一行定义了一个变量idx并将其初始化为0。接下来通过zip函数将多个列表进行打包,依次取出all_X_trn、all_y_trn、all_X_tst、all_y_tst中的元素,分别赋值给X_trn_data、y_trn_data、X_tst_data、y_tst_data。在每次循环开始时,会先打印两个空行和一个字符串 'Feature version ' + str(idx),其中str(idx)是将idx转换成字符串类型。然后idx加1。接着使用zip函数将多个列表进行打包,依次取出models、model_names、parameters中的元素,分别赋值给model、model_name、parameter。这里的models、model_names、parameters分别是包含多个模型、模型名称、模型超参数的列表。在循环体中,可以根据model、model_name、parameter来训练模型、进行预测等操作。
相关问题
for X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data in zip(all_X_trn, all_y_trn, all_X_tst, all_y_tst): plt.subplot(1,2,idx+1) for estimator, model_name in zip(bestEstimators, model_names): helper.plotROCCurve(estimator, X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data, model_name) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=4, linestyle='--', alpha=0.7) plt.xlabel('False Positives Rate') plt.ylabel('True Positives Rate') plt.title('ROC curves for feature set ' + str(idx)) plt.legend(loc="best") plt.tight_layout() idx += 1 plt.show()
这段代码是用来绘制多个模型在不同特征集下的 ROC 曲线图的。其中,该代码使用了一个 for 循环,依次遍历多个特征集。对于每个特征集,又使用了一个 for 循环,依次遍历多个模型,并调用 helper.plotROCCurve() 方法来绘制该模型在该特征集下的 ROC 曲线。最后,调用 plt.show() 方法显示所有的 ROC 曲线图。
data[:, new_recovered_idx] != 0
这是一个Python中的条件判断语句,用于判断data中的new_recovered_idx列是否有非零值。如果有,返回True,否则返回False。具体实现方式取决于data的数据类型和结构,需要更多上下文信息才能给出具体的代码实现。