X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) rfc.fit(X_train,Y_train) RandomForestClassifier(max_depth=2, n_estimators=20) rfc.score(X_test,Y_test) rfc.predict(X_test) scores = cross_val_score(rfc,X,Y,cv=9) scores.mean() from sklearn.model_selection import GridSearchCV#网格化搜索 param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y)

时间: 2023-06-16 20:05:58 浏览: 156
这段代码使用了随机森林算法进行分类,将数据集分为训练集和测试集,并使用训练集来训练模型。然后,使用测试集来计算模型的准确率(score)和预测结果(predict)。接着,使用交叉验证(cross_val_score)来评估模型的性能。最后,使用网格化搜索(GridSearchCV)来选取最优的超参数组合(n_estimators、max_features和max_depth)来优化模型的性能。 需要注意的是,由于没有提供数据集的具体信息,所以无法确切知道这段代码的用途和效果如何。
相关问题

X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) rfc.fit(X_train,Y_train) RandomForestClassifier(max_dep

th=2, n_estimators=20) 是一个随机森林分类器,其中 max_depth 表示决策树的最大深度,n_estimators 表示森林中树的数量。在你的代码中,首先将数据集 X 中的 'status' 列删除,然后使用 train_test_split() 函数将数据集分为训练集和测试集。随后使用 RandomForestClassifier 对训练集进行拟合(fit),以训练随机森林模型,最终得到一个分类器 rfc。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了,怎么修改?

在代码的开头,需要加上注释,这样代码才能正常运行。具体来说,需要在第一行前面加上 # 注释符号,来注释导入 pandas 和 numpy 库的语句。同时,还需要在第 4 行之前加上一个空格,以便让 Python 正确解析代码。此外,还需要将 CoReg 类和 Mean_Squared_Error 类的导入语句改为: from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error 这样代码就可以正常运行了。完整代码如下所示: ```python # 导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error # 设置 pandas 显示选项 pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 # 读取数据 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform = preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y) ```
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)报错import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left") # Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

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