pycharm sklearn.metrics安装

时间: 2023-11-08 12:05:55 浏览: 437
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pycharm2019.3.1jiejie.zip

您可以通过以下命令在PyCharm中安装sklearn.metrics： ``` pip install -U scikit-learn ``` 如果您已经安装了scikit-learn，可以使用以下命令单独安装sklearn.metrics： ``` pip install -U scikit-learn[metrics] ``` 请确保您的PyCharm环境已经正确配置了Python解释器。
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pycharm2018.3汉化包.zip

然后，找到你的PyCharm安装路径，通常在Windows系统下位于"C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2018.3\lib"目录（具体路径可能会因个人安装位置不同而有所差异）。接下来，将解压后的"resources_zh_CN_*.jar"文件...

pycharm报错 unsolved reference，from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity报错

4. 如果您已经安装了所需的库或包，但是PyCharm仍然无法找到它们，您可以尝试重建项目的索引。在PyCharm的菜单栏中，选择File->Invalidate Caches / Restart，然后选择Invalidate and Restart选项。 如果您仍然无法...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None) data_ = np.array(data_).astype('float...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.decomposition import PCA # 加载数据 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 进行主成分分析 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca....

pycharm1．读取指定离线鸢尾花数据集，按照要求完成如下任务. 1.1建立Logistic的3阶多项式； 1.2 训练前两个特征，并输出准确率； 1.3绘制最终分类图； 1.4代码关键部分需要加以注释。

首先，确保已安装所需的库，如numpy, pandas, matplotlib以及sklearn。这里是一个简单的示例步骤： 1. **导入必要的库**: python import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets...

pycharm将import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1))优化一下，能控制压缩率

好的，你可以考虑使用基于DCT的图像压缩算法，通过调整量化表来控制压缩比率和图像质量之间的平衡。具体来说，你可以将DCT系数进行量化，然后设置一个量化参数Q，通过调整Q的大小来控制压缩比率和图像质量之间的平衡...

优化这段代码import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 导入pd库读取文件 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图 # 读取txt文件做数据集 D_path = r"G:\Pycharm\pythonProject1\HomeWork2 for KNN.txt" # 通过read_csv读取txt文件的内容 data_set = pd.read_csv(D_path, sep=" ", engine='python', index_col=False, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"]) saved_path = "D:/" # 将标签对应数值 y_num = ({"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}) data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num) X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]] y = data_set["喜爱程度"] X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True) knn = KNeighborsClassifier(algorithm="kd_tree") knn.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test) print("预测精度：{:.2%}".format(accuracy_score(pred, y_test))) #------------------3D图----------------------# fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') # 行数：1, 列数：1, 位置：1 ax.scatter(X_test["行驶公里数"], X_test["售价"], X_test["油耗"], c=pred) plt.savefig(saved_path+ "3D" + ".jpg") plt.show()

from sklearn.metrics import accuracy_score def load_data(file_path): """ 读取数据集 """ data_set = pd.read_csv(file_path, sep="\s+", header=None, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"])...

Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 410, in <module> similarities = cosine_similarity(seed_vectors + corpus_vectors) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1251, in cosine_similarity X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 153, in check_pairwise_arrays estimator=estimator, File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 796, in check_array % (array.ndim, estimator_name) ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改这个错误

这个错误的原因是输入的数组维度超过了 check_pairwise_arrays 函数的限制。这个函数只能处理二维数组。你需要先将三维数组转换成二维数组，然后再进行相似性计算。可以使用 NumPy 库中的 reshape() 函数，将三...

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from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据集 boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) data['PRICE'] = boston.target # 划分训练集和测试集 X...

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from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 数据预处理：拆分特征和目标变量，然后进行标准化 X_train, X_test, y_train, y_test = ...

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修改下面代码，另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str...

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from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test...

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import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) # 计算当前微博词汇与种子词的相似度 sim = cosine_similarity(word_tensor, seed_tensors, dense_output=False)[0].max() print(sim, word) if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码运行之后有错误，报错信息为：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 397, in <module> seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3. 请帮我修改

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", ...

pycharm实现roc曲线

可以使用sklearn.metrics库中的函数来计算这些指标。 4. 绘制ROC曲线：最后，使用计算得到的真正率和假正率数据，你可以使用matplotlib库来绘制ROC曲线。可以使用PyCharm的绘图工具来完成这个任务。

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