baseline2=LogisticRegression() baseline2.fit(X_train,y_train) print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}') model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)
时间: 2024-01-25 22:04:46 浏览: 24
这段代码使用了逻辑回归(Logistic Regression)模型来训练和评估一个二元分类任务的性能。
首先,`baseline2=LogisticRegression()`创建了一个逻辑回归模型的实例。接着,`baseline2.fit(X_train,y_train)`使用训练集数据(X_train和y_train)来拟合逻辑回归模型。这将使模型学习如何根据输入特征(X_train)来预测目标变量(y_train)。
然后,`print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}')`打印出训练集上的准确率。`score()`函数用于计算模型在给定数据集上的准确率,其中参数`X_train`和`y_train`分别是模型的输入特征和目标变量。
最后,`model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)`调用一个名为`model_eval()`的函数,该函数用于评估模型在测试集数据(X_test和y_test)上的性能。其中,`bta`参数表示调整模型在不同类别之间权衡的参数,默认值为1。该函数将返回模型在测试集上的准确率、精确率、召回率和F1分数等性能指标。
相关问题
pipe.fit(X_train, y_train) y_pred = pipe.predict(X_test) baseline_sklearn = pipe.score(X_test, y_test) baseline_sklearn
这段代码是使用管道模型(Pipeline)在训练集(X_train和y_train)上拟合数据,然后在测试集(X_test)上进行预测(y_pred = pipe.predict(X_test)),最后计算模型在测试集上的得分(baseline_sklearn = pipe.score(X_test, y_test))。 score() 方法返回的是模型的精确度(accuracy),即正确预测的样本数与总样本数的比值。这个得分可以用来评估模型的性能,作为后续改进模型的基准。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)
这段代码是一个基线模型,使用了支持向量回归(SVR)算法,通过 K 折交叉验证来训练模型,并对测试集进行预测。其中,训练数据集和测试数据集均为 CSV 格式的文件,需要使用 pandas 库读取。具体的实现过程如下:
1. 读取训练集和测试集的数据,并进行预处理。
```python
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values
y_train_c = train['CLASS'].values
X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values
```
2. 定义 K 折交叉验证器,并进行模型训练和预测。
```python
nfold = 5
kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020)
prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),))
i = 0
for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c):
print("\nFold {}".format(i + 1))
X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index]
X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index]
clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
clf.fit(X_train, label_train)
x1 = clf.predict(X_valid)
y1 = clf.predict(X_test_c)
prediction1 += y1 / nfold
i += 1
```
3. 对测试集的预测结果进行处理,并将结果保存到 CSV 文件中。
```python
result1 = np.round(prediction1)
id_ = range(210, 314)
df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1})
df.to_csv("baseline.csv", index=False)
```
其中,`prediction1` 是对测试集的预测结果进行累加的数组,`result1` 是将累加结果四舍五入后得到的最终预测结果。最后将结果保存到 CSV 文件中,方便后续的提交。