X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( scaled_data[:, :-1], scaled_data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，将原始数据集scaled_data分成训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test)，其中X表示特征数据，y表示目标数据。具体来说，该函数将scaled_data[:, :-1]作为X，即取除了最后一列以外的所有列作为特征数据，将scaled_data[:, -1]作为y，即取最后一列作为目标数据。test_size=0.3表示将数据集分成训练集和测试集的比例为70%:30%。random_state=42表示随机数生成器的种子值为42，这样每次运行程序得到的随机结果都是相同的。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集，并进行特征缩放： X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式： X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练： model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率： y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy)

这段代码使用了Keras库来构建一个基于LSTM算法的分类模型。它的目标是根据给定的特征数据对体质类型进行分类。下面是代码的执行流程：

1. 导入必要的库和数据，其中包括pandas、sklearn和keras等库。数据集被存储在一个名为data的DataFrame对象中。

2. 通过删除目标列'体质类型'来获取特征数据X和目标数据y。

3. 使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，并使用StandardScaler进行特征缩放。

4. 创建一个Sequential模型，并添加一个LSTM层作为输入层。指定LSTM层的输出维度为64。

5. 在LSTM层后面添加一个Dense层，激活函数为'relu'，输出维度为32。

6. 再添加一个Dense层作为输出层，使用softmax激活函数进行多类别分类，输出维度为9，对应体质类型的类别数目。

7. 编译模型，指定损失函数为'categorical_crossentropy'，优化器为'adam'，度量指标为准确率。

8. 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式，即将数据reshape成三维数组。

9. 使用训练集对模型进行训练，指定训练的轮数为50，批量大小为32，同时使用验证集进行模型评估。

10. 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。

11. 打印出准确率。

请注意，这段代码的执行需要确保已经安装了相关的库，例如pandas、sklearn和keras等。如果遇到任何错误，请确保你的环境配置正确，并安装了所需的库。

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

好的，这是一个很好的问题！数据标准化是数据预处理中非常重要的一步，可以帮助我们更好地训练模型。下面是我为你提供的Python代码，可以自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。

import numpy as np

class StandardScaler:
    def __init__(self):
        self.mean_ = None
        self.std_ = None

    def fit(self, X):
        self.mean_ = np.mean(X, axis=0)
        self.std_ = np.std(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.mean_) / self.std_

class MinMaxScaler:
    def __init__(self):
        self.min_ = None
        self.max_ = None

    def fit(self, X):
        self.min_ = np.min(X, axis=0)
        self.max_ = np.max(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.min_) / (self.max_ - self.min_)

# 加载乳腺癌数据
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3)

# 使用自己实现的StandardScaler进行数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用逻辑回归进行分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test_scaled)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

print("Accuracy score:", accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码中，我们分别实现了StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并且使用逻辑回归进行分类。最后，我们计算了模型预测的准确率结果，应该与sklearn的一样。