什么是clean accuracy
时间: 2023-06-15 18:03:17 浏览: 154
Clean accuracy是指在模型没有受到任何干扰或攻击的情况下,模型的正确率。也就是说,clean accuracy反映了模型在正常情况下的表现。相反,对抗性准确度(adversarial accuracy)指的是模型在受到攻击或干扰后的表现,这种攻击或干扰可能是有意的,旨在欺骗模型或使其产生错误的结果。因此,clean accuracy和对抗性准确度都是评估模型鲁棒性的重要指标。
相关问题
以下代码运行结果:import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))
这段代码主要是对医疗记录进行分类,并采用了朴素贝叶斯分类器进行模型训练和评估。
具体步骤如下:
1. 导入必要的库,包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。
2. 读取数据,使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。
3. 数据预处理,定义了一个clean_text函数,用于去除数字、英文和标点符号,以及空格,并且使用jieba库对文本进行分词。
4. 对每个医疗记录应用clean_text函数,将处理后的结果存储在一个新的列cleaned_text中。
5. 特征提取和模型训练,使用TfidfVectorizer进行特征提取,将分词后的文本向量化。然后将向量化后的数据和标签分别存储在X和y中。使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器进行模型训练。
6. 模型评估,使用训练好的模型对测试数据进行预测,并使用accuracy_score、confusion_matrix和classification_report函数计算模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。
注意,这段代码中依赖于一些数据文件和库,需要确保这些文件和库已经正确安装和配置。
import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么?
由于缺少数据文件,无法运行代码,但是可以大致描述代码的功能和运行结果:
该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。具体来说,代码首先读取了一个名为"medical_records.csv"的数据文件。然后,对读取的数据进行了一系列的预处理操作,包括去除数字、英文、标点符号和空格,以及使用jieba对文本进行分词。接着,使用sklearn库中的TfidfVectorizer类对文本进行特征提取,并使用MultinomialNB朴素贝叶斯算法进行模型训练。最后,使用测试集对模型进行评估,输出了模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。
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