def onehot_to_label(y_onehot):
时间: 2023-04-03 14:03:49 浏览: 72
这个问题是关于编程的,我可以回答。onehot_to_label 函数是将 one-hot 编码的标签转换为普通的标签。具体实现可以使用 argmax 函数来找到最大值的索引,然后将该索引作为标签返回。
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解释以下代码: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
这段代码定义了一个函数`cv_model`,用于进行交叉验证和模型训练。函数的输入包括分类器`clf`,训练数据`train_x`和`train_y`,测试数据`test_x`,以及分类器名称`clf_name`。函数的输出为测试数据的预测结果。具体的实现步骤如下:
1. 将训练数据分为5折,设置随机种子为2021。
2. 初始化`test`数组,用于存储每一折的测试数据预测结果。
3. 使用`OneHotEncoder`进行标签编码,将分类器输出的标签转换为one-hot编码。
4. 针对每一折的训练数据和验证数据,使用指定的分类器进行模型训练。如果分类器名称为"lgb",则使用LightGBM进行训练。在LightGBM的训练过程中,使用了早停策略和交叉验证,以避免过拟合和提高模型的泛化性能。训练完成后,对验证数据进行预测,并将预测结果存储在`val_pred`中。同时,对测试数据进行预测,并将预测结果存储在`test_pred`中。
5. 将`val_y`和`val_pred`作为输入,调用`abs_sum`函数计算模型的评价指标。将评价指标存储在`cv_scores`中,并输出评价指标的值。
6. 将每一折的测试数据预测结果累加到`test`数组中。
7. 计算所有折的评价指标的平均值和标准差,并输出结果。
8. 将`test`数组除以折数,得到测试数据的平均预测结果,并将其作为函数的输出返回。
def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))
这段代码看起来是在使用混淆矩阵(confusion matrix)对模型的预测结果进行分析。其中,model是要分析的模型,x_val和y_val是用于分析的验证数据集。
在这段代码中,首先使用model的predict_classes()方法对x_val进行预测,得到预测结果predictions。然后,将y_val从one-hot编码转化为标签形式,并保存在truelabel中。接下来,使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵,并将其保存在conf_mat中。最后,使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。
需要注意的是,plot_confusion_matrix()函数不是Python内置函数,需要在代码中定义该函数。你可以参考以下的代码实现:
```python
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
"""
绘制混淆矩阵图
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
```
这个函数就是用来绘制混淆矩阵图的,它的输入参数包括混淆矩阵cm、类别列表classes、是否进行归一化normalize、图像标题title、颜色映射cmap。需要注意的是,classes应该是类别的列表,而不是类别标签的数组。