label_true和label_pre

时间: 2024-01-06 22:06:37 浏览: 48
您第一个问题是关于 "label_true" 和 "label_pre" 是什么意思。 "label_true" 和 "label_pre" 是在机器学习和数据分类任务中通常用于评估模型性能的标签。 "label_true" 是指数据集或测试集中的真实标签或真实值，它代表了我们期望模型预测的正确结果。例如，在图像分类任务中，如果一张图像中有猫，那么 "label_true" 可能被标记为 "猫"。 "label_pre" 则是模型的预测标签，代表模型对输入数据的预测结果。在训练或测试过程中，模型会根据输入数据预测出一个标签，例如预测一张图像中是否有猫，那么 "label_pre" 可能是 "猫" 或 "非猫"。 比较 "label_true" 和 "label_pre" 可以帮助我们评估模型的准确度、召回率、精确度等性能指标，进而优化和改进模型的表现。
相关问题

cer_result_list = [] label_txt, pre_txt = '', '' for data in tqdm( DataLoader(dataset=SpeechDataset(test_data, name), batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=4, collate_fn=None)): wav_features = np.array(data['wav_feature']) wav_feature_lens = np.array(data['wav_feature_len']) label_ids = np.array(data['label_id']) label_lens = np.array(data['label_len']) asr_output = asr_train_model(wav_features, training=False) for i in range(len(asr_output)): asr_result = asr_output[i][:wav_feature_lens[i][0]] label_id = label_ids[i][:label_lens[i][0]] ctc_beam_out = greedy_decode(asr_result, blank_index=blank_index) cer_result = edit(list(ctc_beam_out[1]), label_id) / len(label_id) label_txt = ''.join([idx2char[l] for l in label_id]) pre_txt = ''.join([idx2char[l] for l in list(ctc_beam_out[1])]) cer_result_list.append(cer_result) print(np.mean(cer_result_list), label_txt, pre_txt)

这段代码使用了一个测试集来测试一个语音识别模型的性能，并计算了每个样本的 CER (Character Error Rate)。具体来说，代码通过一个 for 循环迭代测试集中的每个样本。对于每个样本，代码首先将其特征、特征长度、标签以及标签长度加载到内存中。然后，代码使用语音识别模型处理特征数据，得到一个语音识别结果。接着，代码使用贪心解码法将语音识别结果转换为文本，并计算该文本与标签的 CER。最后，代码将每个样本的 CER 存储到一个列表中，并计算所有样本的平均 CER。在代码的最后，代码打印了平均 CER、标签文本和预测文本。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 1 ----> 1 fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(test_y, y_pre) 2 plt.plot(fpr, tpr) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:992, in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 904 def roc_curve( 905 y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True 906 ): 907 """Compute Receiver operating characteristic (ROC). 908 909 Note: this implementation is restricted to the binary classification task. (...) 990 array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 991 """ --> 992 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 993 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight 994 ) 996 # Attempt to drop thresholds corresponding to points in between and 997 # collinear with other points. These are always suboptimal and do not 998 # appear on a plotted ROC curve (and thus do not affect the AUC). (...) 1003 # but does not drop more complicated cases like fps = [1, 3, 7], 1004 # tps = [1, 2, 4]; there is no harm in keeping too many thresholds. 1005 if drop_intermediate and len(fps) > 2: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:749, in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 747 y_type = type_of_target(y_true, input_name="y_true") 748 if not (y_type == "binary" or (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 749 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 751 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) 752 y_true = column_or_1d(y_true) ValueError: multiclass format is not supported

这是一个错误提示，看起来是在使用 sklearn.metrics 中的 roc_curve 函数时出现了问题。错误提示中说到了 ValueError: multiclass format is not supported，也就是说该函数不支持多类别数据。你需要检查你的数据，如果是多类别数据的话，可以尝试使用其他的函数或方法进行处理。

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precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) 其中较为常用的参数解释如下： y_true：真实标签 y_pred：预测标签 average：评价值的平均值的计算方式。可以...
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php中自定义函数dump查看数组信息类似var_dump

复制代码 代码如下: function dump($vars, $label = ”, $return = false) { if (ini_get(‘html_errors’)) { ... } $content .= htmlspecialchars(print_r($vars, true)); $content .= “\n</pre>\n”; } else { $co
zip

Connect_PHP_SDK_for_OAuth2_V1.2_new

echo "<tr><td class='narrow-label'>结果集合解析:</td><td><pre>".var_export($aResult,true)."</pre></td></tr>"; } } } if(intval($aStatus["http_code"])==200){ //正常结果返回 return $sContent; //...

line 36, in <module> df['label'] = df['Close'].shift(-pre_days)

df['label'] = df['Close'].shift(-pre_days) # 删除包含NaN值的行 df.dropna(inplace=True) # 输出DataFrame的前5行 print(df.head()) 在这个例子中，我们将pre_days参数设置为5，表示预测招商银行未来5...

将roc_auc_score(y_test, y_pre）这段代码图像化

要将 roc_auc_score(y_test, y_pre) 这段代码图像化，需要根据分类模型的预测结果和真实标签计算出 ROC 曲线，并计算出 AUC 值。下面是一个 Python 示例代码，可以将 ROC 曲线和 AUC 值图像化： import ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_...

# 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) #包括两列，分别表示为正例和负例的概率 print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) print("混淆矩阵：") print(cm) score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score)结合以上代码，解释混淆矩阵中行和列分别代表什么，生成一段代码：可以更直接明了的显示混淆矩阵

cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.show() 该代码使用了seaborn库中的heatmap...

plt.plot(model.predict(test_X).reshape(-1),label='pre') plt.plot(test_Y, color='#800080',label='true') plt.legend() plt.show()

这段代码看起来像是在使用 matplotlib 绘制预测数据和真实数据的对比图。其中，model.predict(test_X) 是用训练好的模型对测试数据进行预测，reshape(-1) 是将预测结果转为一维数组，test_Y 是测试数据的真实标签。...

优化代码 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 构造x轴刻度标签 x1 = range(2003,2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12}) mse = np.mean(ret) accuracy = score * 100 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, " f"Accuracy = {accuracy:.2f}%") plt.grid(ls=":") plt.legend(frameon=False) plt.show()

plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 设置x轴刻度标签 x1 = range(2003, 2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in...

fill_between函数

如果为 'pre'，则从前往后插值；如果为 'post'，则从后往前插值。 - data：一个可选的数据输入对象，用于指定 x、y1 和 y2 的数据来源。 - **kwargs：其他可选的关键字参数，如填充颜色、透明度等。 下面...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM...

怎么理解这段代码： def load_embedding(filename): geneList = list() vectorList = list() f = open(filename) for line in f: values = line.split() gene = values[0] vector = np.asarray(values[1:], dtype="float32") geneList.append(gene) vectorList.append(vector) f.close() return np.asarray(vectorList), np.asarray(geneList) embeddings_file = "../pre_trained_emb/gene2vec_dim_200_iter_9.txt" wv, vocabulary = load_embedding(embeddings_file) indexes = list(range(len(wv))) random.shuffle(indexes) topN = len(wv) rdWV = wv[indexes][:topN,:] rdVB = vocabulary[indexes][:topN] print("PCA!") pca = PCA(n_components=50) pca.fit(rdWV) pca_rdWV=pca.transform(rdWV) print("PCA done!") print("tsne!") with open("../TSNE_label_gene2vec.txt", 'w') as out: for str in rdVB: out.write(str + "\n") out.close() def TSNEWoker (iter): print(iter+" begin") tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=int(iter), learning_rate=200, n_jobs=32) np.set_printoptions(suppress=True) # save tsne data Y = tsne.fit_transform(pca_rdWV) np.savetxt("../TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt",Y) print(iter+" tsne done!") def mp_handler(): p = Pool(6) p.map(TSNEWoker, ["100","5000","10000","20000","50000","100000"]) #generate tsne of different iteration in parallel if __name__ == '__main__': # TSNEWoker("5000") mp_handler()

9. 使用 open() 函数创建一个名为 "TSNE_label_gene2vec.txt" 的文件，并将 rdVB 中的基因名称逐行写入该文件。 10. TSNEWoker 函数用于执行TSNE操作。它接受一个参数 iter，并创建一个 TSNE 类的实例，...

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。代码主要分为以下几个部分： 1. 数据准备部分：使用get_data函数获取数据，然后使用train_test_split将数据集划分为训练集和...

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤： 1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 ...

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

4. 将数据集划分为训练集和测试集，分别使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。 具体流程如下： 1. 首先，使用pandas读取csv文件，并将其中的空值删除。 2. 然后，使用jieba对csv文件中的review列进行...

def pre(dataset): ''''数据预处理''' # 源数据 data = dataset.copy() # 对折扣率进行处理 data['is_manjian'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: 1 if ":" in str(x) else 0) # Discount_rate是否为满减 data['discount_rate'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: float(x) if ":" not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0])) # 满减全部转换为折扣率 data['min_cost_of_manjian'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: -1 if ":" not in str(x) else int(str(x).split(':')[0])) # 满减的最低消费 # 对距离进行处理 data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) # 空距离填充为-1 data['null_distance'] = data['Distance'].apply(lambda x: 1 if x == -1 else 0) #对日期进行处理 data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') if 'Date' in data.columns.tolist(): data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') # 打标 #领取优惠券后15天内使用的样本标签为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'],data['date_received'])) return data请重构代码，降低查重率

data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) data['null_distance'] = data['Distance'].apply(lambda x: 1 if x == -1 else 0) data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d'...

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数据结构课程设计：模块化比较多种排序算法

本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目，名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业，选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析： 1. **设计题目**：该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法，如直接插入排序和冒泡排序，并通过模块化编程的方法来组织代码，提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**：学生在Windows操作系统下，利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计，并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**：采用模块化编程策略，将排序算法拆分为独立的子程序，比如`direct`和`bubble_sort`，分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上，算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**：文档包含流程图，可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互，有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**：模块化设计使得程序结构清晰，每个子程序仅在被调用时运行，节省了系统资源，提高了效率。此外，这种设计方法增强了程序的扩展性，方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**：提供了两个排序函数的代码片段，一个是`direct`函数实现直接插入排序，另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素，如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说，这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识，掌握并实现两种基础排序算法，同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程，提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式，学生可以深入理解排序算法的工作原理，同时学会如何优化程序结构，提高程序的性能和可维护性。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现：打造智能巡逻车，开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点，广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中，CPU内核负责执行指令，存储器用于存储程序和数据，外设接口提供与外部设备的连接，时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
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devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境，主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况，比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等，Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具，但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**：Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用，包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏），然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**：如果你习惯使用更专业的
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哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析，主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统，包含两个可执行文件，分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点，如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外，文档还概述了程序的主要函数及其功能，包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中，哈夫曼树是一种重要的数据结构，常用于数据压缩。哈夫曼树，也称为最优二叉树，是一种带权重的二叉树，它的构造原则是：树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和，且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中，哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码，以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程： - 首先，程序统计文件中每个字符出现的频率，构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码，反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示，从而降低存储空间。 - 接着，使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列，完成压缩。 2. 解压缩过程： - 在解压缩时，程序需要重建哈夫曼树，并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码，通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率，程序采用了二级缓冲技术，它能减少磁盘I/O次数，提高读写速度。 3. 软件架构： - 项目包含了两个可执行文件，`DosHfm.exe`适用于DOS系统，体积小巧，运行速度快；而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计，提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩，这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点： - 除了基本的压缩和解压缩功能外，软件还提供了一些额外的特性，如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率，而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用，还体现了软件工程的实践，包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计，学生可以深入理解数据结构和算法的重要性，并掌握实际编程技能。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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STM32单片机小车硬件优化策略：优化硬件设计，让小车更稳定更可靠

![STM32单片机小车硬件优化策略：优化硬件设计，让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中，硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略，从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析，旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
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android studio购物车源码

在Android Studio中，购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分： 1. **UI组件**：如RecyclerView用于展示商品列表，每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**：商品类（通常包含商品信息如名称、价格、图片等）、购物车类（可能存储商品列表、总价等）。 3. **添加/删除操作**：在用户点击添加到购物车时，会处理商品的添加逻辑，并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**：使用SQLite或其他持久化解
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数据结构课程设计：电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计，主题为电梯模拟，旨在帮助学生深化对数据结构的理解，并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中，学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们： 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构，设计算法，解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统，包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段： - 2013年1月7日：收集文献资料，完成系统分析。 - 2013年1月10日：创建相关数据结构，开始编写源程序。 - 2013年1月13日：调试程序，记录问题，初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日：提交课程设计报告打印版，进行答辩。 - 2013年1月16日：提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》，谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料，这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分，设计成绩由指导教师填写，并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写，这有助于学生反思学习过程，提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程，对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础，通过这样的实践项目，学生们能够更好地理解和运用所学知识，为未来的专业发展打下坚实基础。