sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm)

时间: 2024-01-14 11:05:09 浏览: 201
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train data

这也是一段 Python 代码，使用了 Seaborn 库中的 distplot() 函数绘制了一个直方图，并将该直方图与一个正态分布曲线进行拟合。其中 train_data[col] 为要绘制直方图的数据，fit=stats.norm 表示将正态分布曲线拟合到直方图中。Seaborn 库是一个基于 Matplotlib 库的高级数据可视化库，distplot() 函数可以用于绘制带有核密度估计和/或拟合分布曲线的直方图。stats.norm 是 SciPy 库中的一个模块，提供了用于统计计算的函数和分布，其中 norm 表示正态分布。
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import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思

7. sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm)：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列的直方图，并拟合正态分布曲线。 8. res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt)：使用scipy库绘制训练数据集中某...

请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

接着，将训练集和测试集分别取出，分别对其进行归一化，并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后，将X_train和X_test进行维度变换，将其变为三维数组，以便于后续的模型训练。值得...

from sklearn.svm import SVC svm_classfication=SVC(decision_function_shape='ovr') svm_classfication.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) svm_classfication.score(test_norm_vec,y_test)说什么意思

调用fit()函数来训练模型，其中merged_train_norm_vec和y_merged_train是训练数据和标签。最后，调用score()函数来评估模型在测试数据集test_norm_vec上的性能，并返回分类的准确率（accuracy）。

from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行GridSearchCV网格搜索调参的代码

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_) print("Best Accuracy: ", grid_search.best_score_) # 在测试集上进行预测 y_pred ...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, ...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 如何调上述代码的超参数

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数组合的模型进行预测 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_...

data=xlsread('data_load'); % 按时间排序 load_data = sortrows(data, 1); % 生成训练集和测试集 train_ratio = 0.8; train_size = floor(train_ratio * size(load_data, 1)); train_data = load_data(1:train_size, 2:end); test_data = load_data(train_size+1:end, 2:end); % 数据归一化 train_data_norm = normalize(train_data); test_data_norm = normalize(test_data); % 准备训练数据 X_train = []; Y_train = []; n_steps = 3; % 每个时间步长包含的数据点数 for i = n_steps:size(train_data_norm, 1) X_train = [X_train; train_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_train = [Y_train; train_data_norm(i, :)]; end % 调整训练数据的形状 X_train = permute(reshape(X_train', [], n_steps, size(X_train,1)), [3, 2, 1]); Y_train = permute(reshape(Y_train', [], n_steps, size(Y_train,1)), [3, 2, 1]); % 构建LSTM模型 input_size = size(train_data,2)-1; output_size = size(train_data,2)-1; num_hidden_units = 64; layers = [ ... sequenceInputLayer(input_size) lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(output_size) regressionLayer]; % 训练模型 opts = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',50, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor',0.1, ... 'LearnRateDropPeriod',30, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); trained_net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, opts); % 准备测试数据 X_test = []; Y_test = []; for i = n_steps:size(test_data_norm, 1) X_test = [X_test; test_data_norm(i-n_steps+1:i, :)]; Y_test = [Y_test; test_data_norm(i, :)]; end % 调整测试数据的形状 X_test = reshape(X_test, [size(X_test,1), n_steps, size(test_data,2)-1]); Y_test = reshape(Y_test, [size(Y_test,1), size(test_data,2)-1]); % 进行预测 Y_pred = predict(trained_net, X_test); % 反归一化预测结果 Y_pred = Y_pred .* max(train_data) + min(train_data); Y_test = Y_test .* max(train_data) + min(train_data); % 绘制预测结果 figure plot(Y_test(:,1), 'b') hold on plot(Y_pred(:,1), 'r') legend('真实值', '预测值') title('负荷预测结果') xlabel('时间步长') ylabel('负荷值')

您可以在以下代码中对 train_data_norm 进行修改，以仅选择前两个特征作为输入： % 准备训练数据 X_train = []; Y_train = []; n_steps = 3; % 每个时间步长包含的数据点数 for i = n_steps:size(train_data_...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数组合的模型进行预测 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_...

# 编译模型 model6.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model6.fit_generator( train_norm_vec, steps_per_epoch=100, epochs=50, validation_data=valid_norm_vec, validation_steps=50)

这段代码是用 Keras 框架编写...接下来，使用 fit_generator 方法来训练模型，其中 train_norm_vec 和 valid_norm_vec 是训练和验证数据的生成器，每个 epoch 包含 100 个训练步骤和 50 个验证步骤，训练 50 个 epoch。

def draw_distribution_histogram(nums, path='', is_hist=True, is_kde=True, is_rug=False, is_vertical=False, is_norm_hist=False): """ bins: 设置直方图条形的数目 is_hist: 是否绘制直方图 is_kde: 是否绘制核密度图 is_rug: 是否绘制生成观测数值的小细条 is_vertical: 如果为True，观察值在y轴上 is_norm_hist: 如果为True，直方图高度显示一个密度而不是一个计数，如果kde设置为True，则此参数一定为True """ sns.set() # 切换到sns的默认运行配置 sns.distplot(nums, bins=20, hist=is_hist, kde=is_kde, rug=is_rug, \ hist_kws={"color": "steelblue"}, kde_kws={"color": "purple"}, \ vertical=is_vertical, norm_hist=is_norm_hist) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("XXX") plt.ylabel("YYY") # 添加标题 plt.title("Distribution") plt.tight_layout() # 处理显示不完整的问题 if path: plt.savefig(path, dpi=300) plt.show()改善上面的这个函数代码

sns.distplot(nums, bins=bins, hist=hist, kde=kde, rug=rug, hist_kws=hist_kws, kde_kws=kde_kws, vertical=vertical, norm_hist=norm_hist) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

预测时出现错误可能有多种原因。在你的代码中，报错可能与以下几个方面有关： 1. 数据问题：请确保你的数据文件 'ChinaBank.csv' 存在，并且可在指定的路径中找到。还要确保数据文件的格式正确，内容没有缺失或错误...

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')对上述mnist数据集进行深度神经网络搭建，标准化和归一化的代码请给出

X_train_norm = normalizer.fit_transform(X_train) X_test_norm = normalizer.transform(X_test) 首先通过pd.read_csv加载MNIST数据集，然后使用iloc方法提取特征和标签。接着使用StandardScaler对数据...

% 载入数据 data = xlsread('补偿.xlsx'); input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_test = input(:, 5:20); output_test = output(:, 5:20); % 归一化数据 [input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001; net = train(net, input_train_norm, output_train_norm); % 测试BP神经网络 input_test_norm = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_norm = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_norm = sim(net, input_test_norm); output_pred = mapminmax('reverse', output_pred_norm, output_ps); % 可视化结果 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');样本编号帮我改为1到20

[input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num =...

scaler = StandardScaler() X_norm = scaler.fit_transform(X_train) print(f"Peak to Peak range by column in Raw X:{np.ptp(X_train,axis=0)}") print(f"Peak to Peak range by column in Normalized X:{np.ptp(X_norm,axis=0)}")

然后，使用fit_transform方法对训练数据集X_train进行标准化处理，并将结果赋值给X_norm。 接下来，使用np.ptp函数计算原始数据集X_train每一列的峰值到峰值（peak to peak）范围，并使用f-string格式化输出。 ...

# 数据预处理 scaler = StandardScaler() merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec) # 参数设置 param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'], 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], 'max_iter': [100, 500, 1000], 'tol': [0.001, 0.01, 0.1]} # 模型构建 #Pipeline可以方便地对整个流程进行交叉验证和调参 #Pipeline来构建模型，使用StandardScaler进行数据预处理，使用更加全面和细致的参数设置 # model = Pipeline([('scaler', scaler), ('Perceptron', Perceptron())]) # 交叉验证 k = 10 cv = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True) # 网格搜索 grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy') grid.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) # 输出最优参数和分类准确率 print('Best params:', grid.best_params_) print('Best score:', grid.best_score_)

这段代码使用了Pipeline来构建模型，并使用网格搜索（GridSearchCV）来进行参数调优。...另外，这里的代码中没有给出merged_train_norm_vec和y_merged_train的定义和赋值，您需要根据自己的数据进行相应的修改。

数据预处理 scaler = StandardScaler() merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec) # 参数设置 param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'], # 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], 'max_iter': [100, 500, 1000], 'tol': [0.001, 0.01, 0.1]} # 模型构建 #Pipeline可以方便地对整个流程进行交叉验证和调参 #Pipeline来构建模型，使用StandardScaler进行数据预处理，使用更加全面和细致的参数设置 # model = Pipeline([('scaler', scaler), ('Perceptron',Perceptron())]) # 交叉验证 k = 10 cv = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True) # 网格搜索 grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy') grid.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) # 输出最优参数和分类准确率 print('Best params:', grid.best_params_) print('Best score:', grid.best_score_)修改代码

merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec) # 参数设置 param_grid = { 'perceptron__penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'], 'perceptron__alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], ...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from transformers import pipeline #一个高级API，用于快速使用预训练的模型进行自然语言处理任务。 # 数据预处理 scaler = StandardScaler() merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec) # 参数设置 param_grid = {'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], 'max_iter': [100, 500, 1000], 'tol': [0.001, 0.01, 0.1]} # 模型构建 #Pipeline可以方便地对整个流程进行交叉验证和调参 #Pipeline来构建模型，使用StandardScaler进行数据预处理，使用更加全面和细致的参数设置 # model = Pipeline([('scaler', scaler), ('Perceptron', Perceptron())]) # 交叉验证 k = 10 cv = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True) # 网格搜索 grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy') grid.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) # 输出最优参数和分类准确率 print('Best params:', grid.best_params_) print('Best score:', grid.best_score_) NameError: name 'Pipeline' is not defined怎么解决

您需要导入 Pipeline 类，可以将以下代码添加到您的代码顶部： from sklearn.pipeline import Pipeline 这将从 scikit-learn 库中导入 Pipeline 类。现在您可以使用它来构建模型，例如： ...

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