score[c] = binary_metric(y_true_c, y_score_c, sample_weight=score_weight)
时间: 2024-06-06 21:09:45 浏览: 10
您好,我是ChitGPT,很高兴为您服务。关于您的问题,我可以告诉您这是一个计算二进制分类问题的度量得分的代码行。其中,y_true_c代表真实的分类标签,y_score_c代表预测的分类标签,score_weight代表样本权重。通过这行代码可以得到二进制分类问题的得分,评估分类器的性能。请问还有什么问题我可以帮您解答吗?
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char *p = &_binary_TEST_DATJ_start;
这段代码中,`_binary_TEST_DATJ_start` 是一个符号,表示链接时将二进制文件 `TEST_DATJ` 中的起始地址定义为 `_binary_TEST_DATJ_start`。`&` 运算符取得该符号的地址,即 `_binary_TEST_DATJ_start` 的指针,赋值给 `p`。
这种方式可以方便地将二进制数据嵌入到可执行文件中,并在程序运行时读取。需要注意的是,在链接时需要使用 `-Wl,-rpath='$ORIGIN'` 选项指定库的搜索路径,否则程序可能无法找到该二进制文件。
在程序中使用该指针时,可以通过指针访问二进制数据。例如,可以使用 `p[i]` 访问第 `i` 个字节的数据。需要注意的是,访问越界或修改指针指向的数据可能会导致程序崩溃或产生不可预测的行为,因此在使用时应格外谨慎。
怎么解决from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=lr.predict(x_train) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=lr.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2)问题 Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets
根据错误提示,你的目标变量(y_train 和 y_test)是一个混合了二进制和连续值的组合。分类度量标准不能直接应用于这样的情况。
解决这个问题的方法之一是将连续变量转换为二进制变量,以便可以使用分类度量标准。你可以将连续变量转换为二进制变量的方法包括使用阈值进行二元化或者将其转换为分类变量。
例如,假设你的连续变量表示某个数值大于阈值时为正类,小于等于阈值时为负类,你可以使用 `numpy` 库来实现二元化:
```python
import numpy as np
threshold = 0.5 # 设置阈值
y_train_binary = np.where(y_train > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量
y_test_binary = np.where(y_test > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量
x_pred = lr.predict(x_train)
score1 = accuracy_score(y_train_binary, x_pred)
y_pred = lr.predict(x_test)
score2 = accuracy_score(y_test_binary, y_pred)
print(score1, score2)
```
在上面的代码中,我们使用 `numpy` 的 `where` 函数根据阈值将连续变量转换为二进制变量,并将其用于计算准确率。
请注意,具体的转换方法取决于你的数据和问题的特点,所以你可能需要根据实际情况进行调整。
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