x = pd.-(x, axis=1)
时间: 2024-01-13 21:03:44 浏览: 26
这段代码中的 `pd.-` 是错误的,它不是一个有效的 Pandas 函数或方法。如果你想计算 DataFrame `x` 按行求和的负值,可以使用 `pd.DataFrame.sum()` 方法和负号运算符 `-`,如下所示:
```python
x = pd.DataFrame(data)
negative_x = -x.sum(axis=1)
```
这里假设 `x` 是一个 Pandas DataFrame,并且 `data` 是用于创建 DataFrame 的数据。`sum()` 方法用于按行求和,然后使用负号运算符 `-` 对结果进行取反。
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class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
这段代码中有一个错误,就是 Wine_net 类的 __init__ 方法的拼写错误。应该是双下划线 "__init__" 而不是 "__int__"。因此,你需要修改代码中的这一行:
```
def __int__(self):
```
为:
```
def __init__(self):
```
除此之外,还有一个小问题,就是在 Wine_net 类的 forward 方法中,最后一层应该使用 nn.functional.sigmoid 而不是 nn.functional.softmax。因为这是一个回归问题,你需要输出一个实数值而不是一个概率分布。
修改完成后的代码如下所示:
```
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
class Wine_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Wine_net, self).__init__()
self.ln1=nn.LayerNorm(11)
self.fc1=nn.Linear(11,22)
self.fc2=nn.Linear(22,44)
self.fc3=nn.Linear(44,1)
def forward(self,x):
x=self.ln1(x)
x=self.fc1(x)
x=nn.functional.relu(x)
x=self.fc2(x)
x=nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = nn.functional.sigmoid(x)
return x
# 读取数据
df = pd.read_csv('winequality.csv')
df1=df.drop('quality',axis=1)
df2=df['quality']
train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32)
# 定义模型、损失函数和优化器
model=Wine_net()
loss_fn=nn.MSELoss()
optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001)
# 训练模型
for epoch in range(10):
# 前向传播
y_pred = model(train_x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, train_y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
希望能够帮到你!
from sklearn import tree import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行超参数调整
对于上述代码中的决策树分类器,可以通过超参数调整来优化模型的性能。以下是一些常见的超参数和调整方法:
1. `max_depth`:决策树的最大深度。增加最大深度可以增加模型的复杂度,可能导致过拟合。可以尝试不同的最大深度值,找到一个平衡点,使得模型在训练集和测试集上都有较好的表现。
```python
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
```
2. `min_samples_split`:决策树节点分裂的最小样本数。增加该值可以防止决策树分裂过多,减少过拟合的风险。可以尝试不同的最小样本数,找到一个合适的值。
```python
clf = tree.DecisionTreeClassifier(min_samples_split=10)
```
3. `min_samples_leaf`:叶子节点的最小样本数。增加该值可以防止决策树生成过多叶子节点,减少过拟合的风险。可以尝试不同的最小样本数,找到一个合适的值。
```python
clf = tree.DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=5)
```
4. `criterion`:衡量节点纯度的指标。默认为"gini",也可以选择"entropy"。可以尝试不同的指标,找到一个在数据集上表现较好的指标。
```python
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
```
这些只是一些常见的超参数调整方法,实际上还有其他超参数可以调整。可以尝试不同的组合和取值,通过交叉验证等方法评估模型性能,并选择最佳的超参数组合。