pool_train = cb.Pool(data = Xtrain, label = Ytrain, cat_features=cate_cols) pool_valid = cb.Pool(data = Xvalid, label = Yvalid, cat_features=cate_cols)

时间: 2024-03-29 21:38:18 浏览: 20
这段代码是使用CatBoost库创建训练和验证数据集的对象。其中,`Xtrain`和`Ytrain`表示训练数据集的特征和标签,`Xvalid`和`Yvalid`表示验证数据集的特征和标签。`cat_features`是一个可选参数,用于指定分类特征的列索引。`cb.Pool()`函数将数据和标签组合为一个CatBoost数据池对象,方便训练和验证模型。
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详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义,具体作用,使用什么函数的什么参数,具体什么作用,并添加详细注释

``` # 定义全局变量n_words,表示处理后的词汇数目 global n_words # 导入TensorFlow.contrib.learn模块 import tensorflow.contrib.learn as learn # 定义VocabularyProcessor对象,用于将文本数据转换为数字序列 vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor( MAX_DOCUMENT_LENGTH, # 文本序列最大长度 min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) # 最小单词出现频率 # 将训练集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组 x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) # 将测试集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组 x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) # 获取处理后的词汇数目 n_words = len(vocab_processor.vocabulary_) # 输出处理后的总词汇数目 print('Total words:%d'%n_words) # 定义分类字典,用于将标签转换为0或1 cate_dic={'like':1,'nlike':0} # 将训练集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象 y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x]) # 将测试集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象 y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x]) ``` 代码实现了文本数据预处理的过程,包括: 1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。 2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。 3. 将标签转换为0或1。 具体步骤如下: 1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块,创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor,用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度,min_frequency表示最小单词出现频率。这里使用fit_transform()方法将训练集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。然后使用transform()方法将测试集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。 2. 通过获取处理后的词汇表vocab_processor.vocabulary_,得到词汇表大小n_words。 3. 定义分类字典cate_dic,用于将标签转换为0或1。通过apply()方法将训练集标签和测试集标签分别转换为0或1,并转换为pandas Series对象。

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集,并且将标签列从特征列中分离出来。其中,train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集,并且设置了随机种子,以保证每次划分结果的一致性。后续的代码则是将训练集和验证集的特征列和标签列分别存储在Xtrain、Ytrain、Xvalid、Yvalid这四个变量中,并且找出了特征列中属于类别型变量的列索引,以备后续的类别型特征处理。

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据,并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1)

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