selection = raw_input(">>> ")为什么报错

在 Python 3.x 中，`raw_input()` 函数已经被废弃，所以你在使用 `selection = raw_input(">>> ")` 时会报错 `NameError: name 'raw_input' is not defined`。

相应地，Python 3.x 中可以使用 `input()` 函数来获取用户输入，所以你可以将原来的代码改为 `selection = input(">>> ")` 即可。

相关问题

import pandas as pd df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['category', 'text']) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取新闻文本数据 from csv import readerimport numpy as np filename = input("请输入文件名：") with open(filename,'rt',encoding = 'UTF-8') as file: readers = reader(raw_data,delimiter=',') A = list(file) data = np.array(A)print(data) df = pd.read_csv('20news-18828') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train = X_train.astype(str) X_test = X_test.astype(str) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有问题

有几个问题需要修改：

1. 第一行代码中的`filename`是未定义的，需要将其定义或者替换成具体的文件名。

2. 第二行代码中的`header=None`是不必要的，因为后面显式地指定了列名。

3. 第三行代码中的`raw_data`是未定义的，需要将其替换成文件对象`file`。

4. 第四行代码中的`list(file)`可以直接替换成`file.readlines()`。

5. 第五行代码中的文件名应该是具体的文件名，而不是数据集的名称。

6. 第七行代码中的`train_test_split`函数未导入，需要将其导入。

7. 第十二行代码中的`X_train_tfidf`和`X_test_tfidf`未定义，需要先进行特征提取。

综上所述，可以修改为如下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from csv import reader
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

filename = input("请输入文件名：")
with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file:
    A = file.readlines()
data = np.array(A)
df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)

# 对文本进行特征提取
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))
X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))

# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray())

# 输出模型的准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

怎么用数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中的'Age','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'这几个变量利用神经网络模型来预测和'NObeyesdad'变量的关系，输出代码

以下是利用神经网络模型来预测'NObeyesdad'变量和'Age','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'等变量之间关系的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取数据集文件
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

# 提取需要的变量
X = data[['Age','FAVC','FCVC','CH2O','CALC']]
y = data['NObeyesdad']

# 数据标准化处理
X = (X - X.mean()) / X.std()
y = pd.get_dummies(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(7, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型性能
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

该代码中，首先读取了数据集文件，并提取了需要的变量'Age','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'和目标变量'NObeyesdad'。然后进行了数据标准化处理，并将目标变量转换为one-hot编码。接着，将数据集划分为训练集和测试集，使用Keras库构建了一个神经网络模型，并训练了50个epochs。最后，评估了模型的性能。