X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2024-02-15 17:28:50 浏览: 124
这段代码是用来将数据集分成训练集和测试集的,其中:
- data[:, :-1] 表示取除了最后一列外的所有列作为特征值
- data[:, -1] 表示取最后一列作为目标值
- test_size=0.2 表示测试集占总数据集的比例为 20%
- random_state=42 表示随机种子,保证每次分割的结果都一样,方便调试和比较模型效果。
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解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)
这段代码是一个数据分割函数,用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练集和测试集。其中,参数 x 和 y 分别是输入数据和输出数据,ratio 表示训练集所占比例,默认为 0.8。
首先,函数根据 ratio 计算出训练集的长度 to_train,并将其调整为能够匹配 batch_size 的长度。然后,函数将输入数据和输出数据分别划分为训练集和测试集,其中测试集的长度为输入数据总长度减去训练集长度。同样地,函数也将测试集的长度调整为能够匹配 batch_size 的长度。
接下来,函数对训练集和测试集进行了一些重塑操作,以便于后续的模型训练。其中,reshape_3 函数将训练集和测试集的输入数据转化为三维张量,reshape_2 函数将训练集和测试集的输出数据转化为二维张量。
最后,函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据,分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中,并输出了各自的形状。
import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码
import numpy as np
这一行代码导入了名为 numpy 的 Python 库,并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于数值计算的重要库,提供了丰富的数学函数和数据结构,如数组、矩阵等。
import pandas as pd
这一行代码导入了名为 pandas 的 Python 库,并将其重命名为 pd。pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的重要库,提供了数据读取、清洗、转换、分组、聚合等功能,支持的数据结构包括 Series 和 DataFrame。
from lreg import LogisticRegression
这一行代码从 lreg 库中导入了 LogisticRegression 类。lreg 库是自己定义的库,可能包含了一些自定义的机器学习算法。
test_length = 74
nofeats = 4
这两行代码定义了两个变量 test_length 和 nofeats,分别表示测试集的大小和特征的数量。
# -----------------------------------------
# data:
# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py)
这段注释说明了数据集的处理方式,将鸢尾花数据集的目标变量分成了 3 个虚拟变量,并使用标准缩放将特征转换为均值为 0,标准差为 1 的形式。具体的处理过程可以参考 preprocess1.py 和 preprocess4.py。
data = pd.read_csv('iris_dummy.csv')
data = np.array(data)
m,n = data.shape
np.random.shuffle(data)
这几行代码读取了名为 iris_dummy.csv 的 CSV 文件,并将其转换为 numpy 数组。然后使用 np.random.shuffle() 函数随机打乱数据集。
data_test = data[0:test_length]
X_test = data_test[:,0:nofeats]
Y_test0 = data_test[:,nofeats]
Y_test1 = data_test[:,nofeats+1]
Y_test2 = data_test[:,nofeats+2]
Y_test_all = data_test[:,nofeats+3]
这几行代码将数据集分为测试集和训练集,并将测试集的特征和目标变量分别存储在 X_test、Y_test0、Y_test1、Y_test2 和 Y_test_all 中。其中,X_test 是测试集的特征矩阵,Y_test0、Y_test1 和 Y_test2 分别是测试集的三个虚拟变量,Y_test_all 是测试集的原始目标变量。
Y_test0 = Y_test0.T
Y_test1 = Y_test1.T
Y_test2 = Y_test2.T
Y_test_all = Y_test_all.T
这几行代码将测试集的目标变量转置,使得其变成了行向量,方便后续的计算。
data_train = data[test_length:m]
X_train = data_train[:, 0:nofeats]
Y_train0 = data_train[:,nofeats]
Y_train1 = data_train[:,nofeats+1]
Y_train2 = data_train[:,nofeats+2]
这几行代码将数据集的剩余部分作为训练集,并将训练集的特征和目标变量分别存储在 X_train、Y_train0、Y_train1 和 Y_train2 中。
Y_train0 = Y_train0.T
Y_train1 = Y_train1.T
Y_train2 = Y_train2.T
这几行代码将训练集的目标变量转置,使得其变成了行向量,方便后续的计算。
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