class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)是什么意思
时间: 2024-05-20 19:17:59 浏览: 11
class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)是用于计算数据集中不同类别样本在模型训练中的权重,其中'balanced'表示采用平衡权重策略,np.unique(y)表示获取样本中的类别数,y表示样本的真实标签值。这段代码会返回一个权重列表,用于在模型训练中调整不同类别样本的权重,以达到平衡各类别的样本分布。
相关问题
class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确
这段代码的书写有一些问题,应该将最后一行的括号补全:
```
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train)
class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float)
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device))
```
这里的修改是增加了`loss_function`最后一行中的右括号,将其补全。这是因为`CrossEntropyLoss`函数是需要传入参数的,而括号不完整会导致代码报错。
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight # 读取数据 data = pd.read_csv('database.csv') # 数据预处理 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 特征选择 pca = PCA(n_components=10) X = pca.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) model.fit(X_train, y_train,class_weight=class_weights,epochs=100, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) #检验值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) print(auc) print("Accuracy:", accuracy) print('Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))
这是一个使用卷积神经网络(CNN)进行二分类的模型,数据经过了标准化和PCA特征选择的预处理。模型使用了一个卷积层(Conv1D)和一个池化层(MaxPooling1D),然后通过一个全连接层(Dense)输出最终结果。训练过程中使用了类别权重(class_weights)来平衡样本不均衡问题。最终输出了预测值的准确率(accuracy)、ROC曲线下面积(auc)、混淆矩阵(confusion_matrix)和分类报告(classification_report)。
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