ks = range(1,100) inSampleScores = [] crossValidationScores = [] d = {} #key = k, value = cv accuracy rate for k in ks: k_clf = KNeighborsClassifier(k).fit(train_x, train_y) inSampleScores.append(k_clf.score(train_x, train_y)) scores = cross_val_score(k_clf, train_x, train_y, cv = 2) crossValidationScores.append(scores.mean()) d[k] = scores.mean() 代码作用
时间: 2024-04-26 12:20:43 浏览: 5
这段代码的作用是进行K近邻分类器的超参数调优,选择最佳的K值。具体来说,代码中通过遍历不同的K值(从1到99),对于每一个K值,首先使用训练数据(train_x和train_y)建立一个K近邻分类器,然后计算该分类器在训练数据上的准确率并将其存储在inSampleScores列表中。接着,使用交叉验证方法(cv=2)计算该分类器在训练数据上的交叉验证准确率,并将其存储在crossValidationScores列表中。最后,将每个K值对应的交叉验证准确率存储在字典d中。通过比较不同K值对应的交叉验证准确率,可以选择最优的K值用于建立最终的K近邻分类器。
相关问题
ks = range(1,300) inSampleScores = [] crossValidationScores = [] d = {} #key = k, value = cv accuracy rate for k in ks: k_clf = KNeighborsClassifier(k).fit(train_x, train_y) inSampleScores.append(k_clf.score(train_x, train_y)) from sklearn.model_selection import StratifiedKFold skf = StratifiedKFold(n_splits=3) scores = cross_val_score(k_clf, train_x, train_y, cv=skf) crossValidationScores.append(scores.mean()) d[k] = scores.mean()中的ks的范围是什么用处?
ks的范围是用来遍历不同的超参数k的取值,从而对比不同k取值下模型的性能。在这段代码中,通过遍历ks的范围,对每个k值训练KNeighborsClassifier模型,并使用交叉验证方法进行评估,得到每个k值下的交叉验证准确率。最终将k值和交叉验证准确率存入字典d中,以便后续分析和比较。
通过比较不同k值下的性能表现,可以选择最优的超参数k值,从而得到最优的KNeighborsClassifier模型。通常,我们会选择交叉验证准确率最高的超参数k值作为最优的超参数,但也可以根据具体问题进行调整。
train_value = train_history.history['acc'] KeyError: 'acc'
这个错误通常是由于 train_history 中没有包含 'acc' 这个指标导致的。您可以检查以下几点:
1. 确保在训练模型时,指定了 'accuracy' 作为模型编译时的评价指标,例如:`model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])`
2. 确保在训练模型时,指定了训练集和验证集,例如:`model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10)`
3. 确保训练模型时,指定了 `history` 参数,例如:`train_history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, history=True)`
如果上述步骤都没有问题,您可以尝试使用 `print(train_history.history.keys())` 查看 train_history 中包含的所有指标,以确认 'acc' 这个指标是否存在。