#index_col=0 告诉它索引列是第0列首列data.head()#Embarked舱门data.info() #查看缺失情况

时间: 2024-11-23 13:39:21 浏览: 7
`#index_col=0` 参数在Pandas的数据读取函数如 `pandas.read_csv()` 或 `pandas.read_excel()` 中使用，它告诉程序数据文件的第一列应该作为行标签（即索引）。当你调用 `data.head()` 时，这将显示数据集的前几行，其中第一列就是按照索引列排序的。 `data.info()` 是Pandas库中的一个函数，用于获取DataFrame对象的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量、数据类型以及是否存在缺失值等。通过这个命令，你可以快速了解数据集中每一列的基本统计特性，比如`Embarked` 列的信息可能会告诉你它的数据类型、非空值数量以及是否有缺失值。 例如，如果运行 `data.info()` 并且`Embarked` 列存在缺失值，输出可能会像这样： ``` PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] ``` 这里可以看到`Embarked` 列有`NaN`值，表示存在缺失数据。
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data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True) 特征工程是提高模型性能的关键。我们可以根据乘客的性别创建新的二进制特征，如'IsMale'，以及通过组合'Pclass'（船舱等级）和'Sex'创建新...
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每个数据集包含相同的列，如乘客的年龄、性别、票价、船舱等级等，但测试集中缺少“Survived”这一关键列，这正是我们需要预测的目标变量。 二、特征分析 1. Pclass（船舱等级）：这是一个分类变量，通常与乘客的...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

lables = ["Name","Sex","Ticket","Embarked"] #可以知道字符型的有5列 i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head())

y 变量表示目标属性，即 Survived 列，而 x 变量表示原因属性，即除 Survived 列外的所有列。同时，使用 columns 方法获取 x 数据框中的所有列名，赋值给 X_lables 变量。 接下来，使用 ...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='grey') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve') plt.legend() plt....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression '''导入数据并粗略查看情况''' train_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\Users\86181\Desktop\titanic\test.csv') print(train_data.head()) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#查看缺失的信息 '''SibSp为兄弟妹的个数，Parch为父母与小孩的个数，Embarked为登船港口''' '''数据清洗''' train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1)#删除无关项 test_data = test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket','Cabin'], axis = 1) print(train_data.head()) train_data = train_data.dropna(axis = 0) print(np.sum(pd.isnull(train_data)))#再次查看是否还有缺失的信息 '''查看数据的总体情况''' train_data['Age'].hist() plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The age of all passengers') plt.show() train_data['Pclass'].hist() plt.xlabel("'Passengers' class") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The class of all passengers') plt.show() train_data['Sex'].hist() plt.xlabel("Sex") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The sex of all passengers') plt.show() train_data['SibSp'].hist() plt.xlabel("The number of SibSp") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The SibSp of all passengers') plt.show() train_data['Parch'].hist() plt.xlabel("The number of Parch") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The Parch of all passengers') plt.show() train_data['Fare'].hist() plt.xlabel("Fare") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('The fare of all passengers') plt.show() train_data['Embarked'].hist() plt.xlabel("Embarked") plt.ylabel('Embarked of passengers') plt.title('The Embarked of all passengers') plt.show() train_data['Survived'].hist() plt.xlabel("Survived") plt.ylabel('Numbers of passengers') plt.title('Survived passengers') plt.show() '''开始分析''' X_train = train_data[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']] Y_train = train_data[['Survived']] X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Pclass']) X_train = pd.get_dummies(train_data, columns = ['Embarked']) X_train['Sex'].replace('female', 0, inplace = True) X_train['Sex'].replace('male', 1, inplace = True) print(X_train.head()) print(np.sum(pd.isnull(X_train)))

这段Python代码的作用是：导入一些常用的数据分析和可视化库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn），然后使用pandas读取Titanic数据集中的训练集...而后打印出训练集的前五行数据，以及训练集中每列的缺失值总数量。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8') df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived'] # train_X, test_X, train_Y, test_Y train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314) print("train_X.count:{}, test_X.count:{}, train_Y.count:{}, test_Y.count:{}").format(len(train_X), len(test_X), len(train_Y), len(test_X))怎么改

df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived'] # train_X, test_X, train_Y, test_Y train_X, test_X, train_Y, ...

写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析：import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

算法描述： 1. 读取训练数据集并删除无用特征 2. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值 3. 将数据集分为训练集和测试集 4. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测 5. 使用剪枝决策树分类器训练...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor titanic = pd.read_csv("D:/新建文件夹/实训/train.csv") ### 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性 def set_missing_ages(df): # 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中 age_df = df[['Age', 'Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].values() # y即目标年龄 y = known_age[:, 0] # X即特征属性值 X = known_age[:, 1:] # fit到RandomForestRegressor之中 rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1) rfr.fit(X, y) # 用得到的模型进行未知年龄结果预测 predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::]) # 用得到的预测结果填补原缺失数据 df.loc[(df.Age.isnull()), 'Age'] = predictedAges return df titanic = set_missing_ages(titanic) #将Embarked,Sex,Pclass转换成为onehot编码 dummies_Embarked = pd.get_dummies(titanic['Embarked'], prefix= 'Embarked') dummies_Sex = pd.get_dummies(titanic['Sex'], prefix= 'Sex') dummies_Pclass = pd.get_dummies(titanic['Pclass'], prefix= 'Pclass') df = pd.concat([titanic, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1) df.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True) print(df)

这段代码的问题可能是在以下这行代码： python known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() 这里的 values() 应该改成 values。 values() 是一个 pandas DataFrame 的方法，用来返回数据帧的值的 ...

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv( "C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') print(pivot_df.head()) sns.heatmap(data=pivot_df.head())

这段代码可能无法生成热力图的原因可能是由于 pivot_df.head() 返回的数据框中包含了缺失值，而 seaborn.heatmap() 函数默认不会显示缺失值所在的单元格，导致生成的热力图不完整。你可以尝试将缺失值填充为 0 ...

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') # 将缺失值填充为 0 pivot_df.fillna(0, inplace=True) # 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图，并显示每个单元格的数值 sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)

这段代码是可以生成热力图的，它的功能是读取 Titanic 数据集，并按照性别和船票等级进行透视，并生成热力图以显示不同性别和船票等级下的生还率情况。 如果你运行这段代码时没有看到热力图窗口弹出，可能是由于你...

这串代码怎么改进import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('titanic.xls') # 计算两列之间的相关性系数 survived = df['survived'] embarked = df['embarked'] corr = survived.corr(embarked) # 打印相关性系数 print('Correlation coefficient:', corr)

这段代码已经很简洁了，但是可以尝试加上一些异常处理的代码来增加代码的健壮性。比如，在读取 Excel 文件时，可以加上 try-except 语句来处理文件不存在等异常情况；在计算相关性系数时，可以检查两列数据是否有...

df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived']

这段代码是将数据集 df 中的特征和标签分别存储在 df_X 和 df_Y 变量中。...df_Y 则包含了每个乘客是否生还的信息（1 表示生还，0 表示未生还）。这些信息可以用来训练机器学习模型，以预测未知乘客的生还情况。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

3. 在查看embarked列的取值时，应该使用pdtitanic["embarked"].value_counts()。 4. 在删除deck列时，需要在del和列名之间加上一个"."，即del titanic['deck']。 5. 在查看age_level列的取值时，需要...

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

我发现问题可能出在 meanAge 函数中的 round(mean("Age"), 0) 这句代码上。这个代码中的 mean 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 breeze.stats 包中也有一个名为 mean 的函数，这可能导致了混淆。为了...

import breeze.numerics.round import breeze.stats.mean import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), )) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

接下来，代码对数据集中的一些列进行转换，将它们转换为正确的数据类型。然后，代码删除了一些不需要的列。接着，代码计算了每列中缺失值的数量，并将结果存储在一个DataFrame中。接下来，代码定义了一个函数meanAge...

classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现： 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现： 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc：0.8325 >>>混淆矩阵  labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331) 

这段代码是使用决策树分类器进行特征...在这段代码中，我们可以看到使用的特征有adult_male、fare、age、pclass、parch、embarked、sibsp、sex、alone等。其中，adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。

Error in data$Embarked: object of type 'closure' is not subsettable Traceback: 1. sort(table(data$Embarked), decreasing = TRUE) 2. table(data$Embarked)

这个错误通常是由于没有正确读取数据文件...如果你看到了正确的数据，那么就可以使用之前提供的代码来计算 Embarked 列的众数并填充缺失值。如果你仍然遇到问题，请提供更多详细信息，以便我可以更好地帮助你解决问题。

labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331)

这段代码中，首先获取了特征的列标签和分类器的特征权重值，然后通过argsort()函数获取特征权重值的降序排列下标，从而得到对应的特征等级。接下来，将特征等级和权重值分别存储在features和weights列表中，并按照...

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JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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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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【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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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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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001