域适应python代码实例

当涉及到域适应（Domain Adaptation）的 Python 代码实例时，有很多不同的方法和技术可供选择，具体取决于你的具体问题和数据集。以下是一个简单的示例，演示了如何使用领域适应技术来训练一个模型并在新的领域中进行预测：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 原始领域的训练数据
source_data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
source_labels = np.array([0, 0, 1, 1])

# 目标领域的训练数据（分布可能有所不同）
target_data = np.array([[2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
target_labels = np.array([0, 0, 1, 1])

# 将原始领域数据分割为训练集和验证集
source_train_data, source_val_data, source_train_labels, source_val_labels = train_test_split(
    source_data, source_labels, test_size=0.2)

# 对原始领域数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
source_train_data = scaler.fit_transform(source_train_data)
source_val_data = scaler.transform(source_val_data)

# 训练一个基础模型（例如：逻辑回归）
base_model = LogisticRegression()
base_model.fit(source_train_data, source_train_labels)

# 使用原始领域的验证集评估基础模型的性能
base_model_accuracy = base_model.score(source_val_data, source_val_labels)
print("Base model accuracy on source domain:", base_model_accuracy)

# 使用目标领域的数据进行领域适应训练
target_data = scaler.transform(target_data)  # 对目标数据进行标准化
base_model.fit(target_data, target_labels)

# 使用目标领域的数据进行预测
predictions = base_model.predict(target_data)
print("Predictions on target domain:", predictions)

请注意，这只是一个简单的示例，用于演示如何在 Python 中使用领域适应技术。实际上，领域适应可能涉及更复杂的模型和算法，例如迁移学习、领域对抗神经网络（Domain Adversarial Neural Networks）等。你可以根据你的具体问题和需求来选择适合的领域适应方法和技术。