X_trainSet, X_testSet, y_trainSet, y_testSet = train_test_split(X_data, y_data, random_state=1, test_size=0.25) logreg = LogisticRegression(C=100, penalty="l1", solver='liblinear').fit(X_trainSet, y_trainSet) # logreg = LogisticRegression(C=10).fit(X_trainSet, y_trainSet) print("Training set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_trainSet, y_trainSet))) print("Test set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_testSet, y_testSet))) print("lgreg.coef_:{}".format(logreg.coef_))

这段代码将数据集划分为训练集和测试集，并使用LogisticRegression进行训练和预测。首先，使用train_test_split函数将X_data和y_data分为训练集(X_trainSet和y_trainSet)和测试集(X_testSet和y_testSet)，其中训练集占总样本的75%，测试集占25%。

然后，使用LogisticRegression模型对训练集进行拟合，其中C=100表示正则化强度，penalty="l1"表示使用L1正则化，solver='liblinear'表示使用liblinear求解器。

接下来，打印了训练集和测试集的准确度得分，使用了score函数来计算模型在训练集和测试集上的准确度。

最后一行打印了logreg模型的系数(logreg.coef_)，表示特征对应的权重。

相关问题

请帮我解读这段代码if __name__ == "__main__": data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='human') data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='celegans') GNNDataset(root='data/human') GNNDataset(root='data/celegans')

这段代码中的`if __name__ == "__main__"`条件语句用于判断当前模块是否作为主程序运行。

在这段代码中，如果当前模块是作为主程序运行的，将会执行以下操作：

1. 调用`data_split_train_val_test`函数，传入参数`data_root='data'`和`data_set='human'`，进行数据集的训练、验证和测试集划分操作。
2. 调用`data_split_train_val_test`函数，传入参数`data_root='data'`和`data_set='celegans'`，进行数据集的训练、验证和测试集划分操作。
3. 创建`GNNDataset`对象，传入参数`root='data/human'`，用于处理名为'human'的数据集。
4. 创建`GNNDataset`对象，传入参数`root='data/celegans'`，用于处理名为'celegans'的数据集。

总之，这段代码的作用是在当前模块作为主程序运行时执行一些特定的操作，包括数据集的划分和创建相关对象。

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？

在代码的开头，需要加上注释，这样代码才能正常运行。具体来说，需要在第一行前面加上 # 注释符号，来注释导入 pandas 和 numpy 库的语句。同时，还需要在第 4 行之前加上一个空格，以便让 Python 正确解析代码。此外，还需要将 CoReg 类和 Mean_Squared_Error 类的导入语句改为：

from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg
from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error

这样代码就可以正常运行了。完整代码如下所示：

# 导入所需的库
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

# 设置 pandas 显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行

# 读取数据
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)