model1 = GaussianNB() model1.fit(X_train_st_tiny, y_train_st) y_pred = model1.predict_proba(X_test_st_tiny) y = y_pred[:, 1] c = np.arange(9000) np.savetxt('..\data_handled\_NB.txt', (c, y, y_test)) data = np.genfromtxt('..\data_handled\_NB.txt') transpose_data = np.transpose(data) np.savetxt('..\data_handled\_NB.txt', transpose_data, fmt="%d %0.9f %d", delimiter='\n', newline="\n")

这段代码的功能是使用高斯朴素贝叶斯模型（GaussianNB）对数据进行分类预测，并将预测结果保存在文件中。具体来说，代码中进行了以下操作：

1. 创建了一个 GaussianNB 模型对象 model1，并使用 fit 方法将训练数据集 X_train_st_tiny 和 y_train_st 作为参数进行模型训练。
2. 使用 predict_proba 方法对测试数据集 X_test_st_tiny 进行分类预测，得到每个样本属于各个类别的概率，其中 y_pred[:, 1] 表示的是样本属于第二个类别的概率。
3. 将预测结果 y、真实标签 y_test 和样本的编号 c 保存到一个文本文件中，文件名为 _NB.txt，使用 np.savetxt 函数实现。
4. 使用 np.genfromtxt 函数读取保存的文本文件，并将其转置，然后使用 np.savetxt 函数将转置后的数据重新保存到同一个文件中，格式为每行三个数，分别表示样本编号、预测概率和真实标签，使用 fmt 和 delimiter 参数指定格式和分隔符。

相关问题

model_resnet.tiny_yolo_res_body

model_resnet.tiny_yolo_res_body是一个深度学习模型中的一部分。体来说，它是一个使用ResNet作为骨干网络结构的Tiny YOLO目标检测模型的主体部分。

ResNet是一个非常流行的深度卷积神经网络结构，通过使用残差块（residual block）来解决梯度消失问题，使得网络可以更深更容易训练。而Tiny YOLO是一种轻量级的目标检测算法，它可以在保持较高准确率的同时实现实时检测。

在model_resnet.tiny_yolo_res_body中，ResNet作为主干网络用于提取图像特征，而后续的模块会使用这些特征进行目标检测和定位。这个模型通常用于识别和定位图像中的多个目标，例如车辆、行人或物体等。

请注意，model_resnet.tiny_yolo_res_body是一个模型的名称，具体实现和参数可能因不同的开发者或框架而有所不同。如果您需要更具体的信息或代码实现，请提供更多上下文或相关代码片段。

from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡， st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择： #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换，剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

这段代码是用于机器学习中的分类问题，主要使用了scikit-learn库中的一些模块和函数，包括metrics、model_selection、linear_model、feature_selection等。其中，LogisticRegression是用于逻辑回归模型的，SMOTETomek是用于处理样本不平衡问题的，auc、roc_curve、roc_auc_score是用于评估分类模型性能的指标，train_test_split是用于将数据集分为训练集和测试集的，SelectFromModel是用于特征选择的。同时，还使用了pandas、numpy、matplotlib等库进行数据处理和可视化。最后，使用confusion_matrix函数生成混淆矩阵，用于评估分类模型的准确性。