or report in reports: lines = report.strip().split('\n') print(lines) classifier_name = lines[0].strip() print(classifier_name) data = {} print(data) for line in lines[2:10]: try: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split() # 处理数据 except ValueError as e: print(f"Error: {e} on line {line}") data[category] = { 'precision': float(precision), 'recall': float(recall), 'f1-score': float(f1_score), 'support': int(support) } reports_dict.append((classifier_name, data))是什么意思

时间: 2024-02-10 09:34:03 浏览: 108
这段代码是用来解析一个字符串类型的报告(report),将其转换成一个包含分类器名称和相关数据的元组(tuple)列表(reports_dict)。具体来说,它首先将报告字符串按行分割,然后提取出第一行作为分类器名称,创建一个空字典作为数据容器。接着,它循环处理后续行,将每行数据解析成类别、准确率、召回率、F1值和支持度等信息,并将其存储在data字典中。最后,它将分类器名称和data字典打包成一个元组,添加到列表reports_dict中。整个过程中,如果遇到无法解析的行,它会打印出错误信息。
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precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.45 0.59 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.76 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729是reportsreports_dict = [] for report in reports: lines = report.strip().split('\n') classifier_name = lines[0].strip() data = {} for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()中for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()出现oo many values to unpack (expected 5) on line weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 Error: too many values to unpack (expected 5) on line samples avg 0.88 0.88 0.88 21729怎么修正

可以将代码修改为以下形式,使用 *args 解包任意数量的参数,并将前4个参数赋值给相应的变量,最后一个参数用于支持度的计数,可以忽略。 ``` for line in lines[2:]: category, *scores, support = line.strip().split() precision, recall, f1_score = map(float, scores) ``` 这样就能够正确地解包出前4个参数并将其赋值给相应的变量了。

import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好,我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗

这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分: 1. 导入必要的库:代码开头导入了一些需要使用的库,如`re`(正则表达式操作)、`json`(处理 JSON 数据)、`defaultdict`(创建默认值字典)等。 2. 导入其他模块:代码中导入了其他几个模块,包括`question_classifier`、`question_parser`、`answer_search`和`tuomin_word`。这些模块包含了问答系统中的关键组件,用于问题分类、问题解析和答案搜索等。 3. 定义ChatBotGraph类:这是一个聊天机器人的主类,其中包含了初始化方法`__init__()`以及主要的聊天方法`chat_main()`。 4. 初始化方法:在初始化方法中,创建了问题分类器(`QuestionClassifier`)、问题解析器(`QuestionPaser`)、答案搜索器(`AnswerSearcher`)以及关键词链表(`keyword_chains`)等。 5. 聊天方法:`chat_main()`方法接收用户输入的问题作为参数,并返回机器人的回答。该方法首先根据配置文件和参数进行一些初始化设置,并返回一个初始的回答。然后,根据用户输入的问题进行关键词过滤,并进行问题分类和解析。最后,通过答案搜索器搜索答案,并将结果返回。 6. 主程序入口:最后的主程序入口部分,读取了停用词文件,创建了一个ChatBotGraph对象,并通过用户输入不断与机器人进行对话。 这段代码是一个简单的问答系统的示例,它通过问题分类、问题解析和答案搜索等组件来实现与用户的交互。你可以根据具体的需求和数据来进行修改和扩展。
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帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

为以下代码写注释:class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

报错ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 怎么修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') x = v.fit_transform(df['eview'].apply(lambda x: np.str_(x))) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['review'], data['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建CountVectorizer对象进行词频统计和向量化 count_vectorizer = CountVectorizer() X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_count = count_vectorizer.transform(X_test) # 创建TfidfVectorizer对象进行TF-IDF计算和向量化 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) # 创建逻辑回归分类器并在CountVectorizer上进行训练和预测 classifier_count = LogisticRegression() classifier_count.fit(X_train_count, y_train) y_pred_count = classifier_count.predict(X_test_count) accuracy_count = accuracy_score(y_test, y_pred_count) print("Accuracy using CountVectorizer:", accuracy_count) # 创建逻辑回归分类器并在TfidfVectorizer上进行训练和预测 classifier_tfidf = LogisticRegression() classifier_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred_tfidf = classifier_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf) print("Accuracy using TfidfVectorizer:", accuracy_tfidf)

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