pos = y_train == 1 neg = y_train == 0
时间: 2023-09-27 08:10:49 浏览: 170
这段代码是用来创建两个布尔数组 `pos` 和 `neg`,用于对训练数据的目标变量进行分类。假设 `y_train` 是训练数据的目标变量,其中 1 表示正例,0 表示负例。
- `pos = y_train == 1` 将 `pos` 设置为一个布尔数组,其元素与 `y_train` 相等的位置为 `True`,其余位置为 `False`。换句话说,`pos` 中的元素为 `True` 表示对应位置的样本属于正例类别。
- `neg = y_train == 0` 同理,将 `neg` 设置为一个布尔数组,其元素与 `y_train` 相等的位置为 `True`,其余位置为 `False`。`neg` 中的元素为 `True` 表示对应位置的样本属于负例类别。
通过这种方式,可以根据目标变量的取值将训练数据划分为正例和负例两个子集,以便进一步进行分类任务的处理。
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def set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] df_train_1 = df_1.sample(len(df_1) - int(cfg_train_dict['simulate_pos_count']), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) print('df_train_1 : ',len(df_train_1)) if cfg_train_dict['use_neg_sample'] == 'True': df_train_0 = df_0.copy() if len(df_0) >= len(df_1): df_train_0 = df_0.sample(len(df_1)) #else: # df_train_0 = df_0.append(df_9.sample(len(df_train_1) - len(df_0), # random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])), # sort=False) else: df_train_0 = df_9.sample(round(len(df_train_1)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_train_0['label'] = 0 print('train set: pos_num--%i nag_num--%i' % (len(df_train_1), len(df_train_0))) df_train = df_train_1.append(df_train_0, sort=False) df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False)
这段代码是一个名为 set_data 的函数,它用于设置数据集。
首先,函数从 cfg_dict 字典中获取了一个名为 cfg_train_dict 的子字典,其中包含了训练配置的相关参数。
接着,函数从 df_1 数据框中随机抽样了一部分样本作为训练集 df_train_1,抽样数量为 len(df_1) 减去 cfg_train_dict['simulate_pos_count'],random_state 参数用于设置随机种子。函数打印了 df_train_1 的长度。
然后,根据 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值,函数决定如何选择负例样本。如果值为 'True',则将 df_0 数据框复制给 df_train_0,并根据 df_1 的长度进行抽样。如果 df_0 的长度大于等于 df_1 的长度,则抽样数量为 len(df_1);否则,函数还会从 df_9 数据框中抽样剩余的样本,抽样数量为 len(df_train_1) 减去 len(df_0),random_state 参数同样用于设置随机种子。
如果 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值不为 'True',则直接从 df_9 数据框中抽样数量为 round(len(df_train_1)) 的样本作为负例样本,并将其赋值给 df_train_0。
接下来,函数给 df_train_0 添加了一个名为 'label' 的列,并将所有行的值都设置为 0。函数打印了 df_train_1 和 df_train_0 的长度。
然后,函数将 df_train_1 和 df_train_0 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_train。
接着,函数根据 df_train_1 的索引和 df_1 的索引的差异,获取了 df_1 中不在训练集中的样本,并将其赋值给 df_1_final_test。
接下来,函数从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集,并给其添加一个名为 'label' 的列,所有行的值都设置为 0。
最后,函数将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。
这段代码的作用是根据配置参数设置训练集和测试集。训练集由正例样本和负例样本组成,而测试集则包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。
简化并解释每行代码:X_train, y_train = load_data("data/ex2data2.txt") plot_data(X_train, y_train[:], pos_label="Accepted", neg_label="Rejected") plt.ylabel('Microchip Test 2') plt.xlabel('Microchip Test 1') plt.legend(loc="upper right") plt.show() mapped_X = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) def compute_cost_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) reg = (lambda_/(2*m)) * np.sum(np.square(w)) cost = (1/m)np.sum(-ynp.log(f) - (1-y)*np.log(1-f)) + reg return cost def compute_gradient_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 dw = np.zeros_like(w) f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) err = (f - y) dw = (1/m)*np.dot(X.T, err) dw += (lambda_/m) * w db = (1/m) * np.sum(err) return db,dw X_mapped = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1]) - 0.5 initial_b = 0.5 lambda_ = 0.5 dj_db, dj_dw = compute_gradient_reg(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, lambda_) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1])-0.5 initial_b = 1. lambda_ = 0.01; iterations = 10000 alpha = 0.01 w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, compute_cost_reg, compute_gradient_reg, alpha, iterations, lambda_) plot_decision_boundary(w, b, X_mapped, y_train) p = predict(X_mapped, w, b) print('Train Accuracy: %f'%(np.mean(p == y_train) * 100))
这段代码主要实现了一个二分类问题的训练和预测。下面是每一行代码的解释:
```
X_train, y_train = load_data("data/ex2data2.txt")
```
从文件中读取训练数据,将特征存储在X_train中,将标签存储在y_train中。
```
plot_data(X_train, y_train[:], pos_label="Accepted", neg_label="Rejected")
plt.ylabel('Microchip Test 2')
plt.xlabel('Microchip Test 1')
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()
```
画出训练数据的散点图,其中Accepted为正例标签,Rejected为负例标签,横坐标为Microchip Test 1,纵坐标为Microchip Test 2。
```
mapped_X = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1])
```
将原始特征映射成更高维的特征,以便更好地拟合非线性决策边界。
```
def compute_cost_reg(X, y, w, b, lambda_=1):
m = X.shape[0]
cost = 0
f = sigmoid(np.dot(X, w) + b)
reg = (lambda_/(2*m)) * np.sum(np.square(w))
cost = (1/m)np.sum(-ynp.log(f) - (1-y)*np.log(1-f)) + reg
return cost
```
计算带正则化的逻辑回归代价函数,其中X为特征数据,y为标签,w为权重,b为偏置,lambda_为正则化参数。
```
def compute_gradient_reg(X, y, w, b, lambda_=1):
m = X.shape[0]
cost = 0
dw = np.zeros_like(w)
f = sigmoid(np.dot(X, w) + b)
err = (f - y)
dw = (1/m)*np.dot(X.T, err)
dw += (lambda_/m) * w
db = (1/m) * np.sum(err)
return db,dw
```
计算带正则化的逻辑回归梯度,其中X为特征数据,y为标签,w为权重,b为偏置,lambda_为正则化参数。
```
X_mapped = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1])
np.random.seed(1)
initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1]) - 0.5
initial_b = 0.5
lambda_ = 0.5
dj_db, dj_dw = compute_gradient_reg(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, lambda_)
```
将映射后的特征、权重、偏置和正则化参数传入梯度计算函数,计算出代价函数对权重和偏置的偏导数。
```
np.random.seed(1)
initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1])-0.5
initial_b = 1.
lambda_ = 0.01; iterations = 10000; alpha = 0.01
w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, compute_cost_reg, compute_gradient_reg, alpha, iterations, lambda_)
```
使用梯度下降算法对代价函数进行优化,得到最优的权重和偏置,lambda_为正则化参数,iterations为迭代次数,alpha为学习率。
```
plot_decision_boundary(w, b, X_mapped, y_train)
```
画出决策边界。
```
p = predict(X_mapped, w, b)
print('Train Accuracy: %f'%(np.mean(p == y_train) * 100))
```
使用训练好的模型进行预测,并计算训练精度。