train_cat该如何修改

时间: 2024-10-25 12:16:32 浏览: 5
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头条中文新闻训练集、验证集、测试集toutiao_cat_data.(train/dev/test).txt

如果你想对`train_cat`变量也做同样的处理，即去除'id'和'zipcode'这两列并仅保留'date'列，你需要在创建`train_cat`的时候直接指定要保留的列。假设`train_X`的数据结构保持不变，你可以这样修改： ```python train_cat = train_X[['date']].drop(['id', 'zipcode'], axis=1) ``` 这行代码会先从`train_X`中提取出'date'这一列，然后同样地通过`drop()`函数移除'id'和'zipcode'两列。现在`train_cat`只会包含日期信息，其他特征都被去除了。 如果你想要保留所有的非数字（categorical）类型列，而不是仅仅'date'，那需要检查`train_X`的具体列类型，例如： ```python numeric_cols = train_X.select_dtypes(include='number').columns.tolist() cat_cols = [col for col in train_X.columns if col not in numeric_cols and col != 'date'] train_cat = train_X[cat_cols] ``` 这将创建一个新的`train_cat`，其中包含了所有非数值类型的列，除了'date'。
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云课堂吴恩达深度学习01第二周lr_utils.py和test_catvnoncat.h5和train_catvnoncat.h5文件

在吴恩达的课程中，这些文件可能是用来构建一个简单的二分类问题，例如区分猫（cat）和非猫（non-cat）的图像。这将涵盖卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数的使用。同时，...

def Data_preprocessing(): #对类别型特征，观察其取值范围及直方图 categorical_features = ['season','mnth','weathersit','weekday'] #数据类型变为object，才能被get_dummies处理 for col in categorical_features: train[col] = train[col].astype('object') X_train_cat = train[categorical_features] X_train_cat = pd.get_dummies(X_train_cat) print('独热编码结果') print(X_train_cat) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print('数据归一化处理结果') print(X_train_num.head()) # 合并数据 X_train = pd.concat([X_train_cat, X_train_num, train['holiday'], train['workingday']], axis = 1, ignore_index=False) print('X_train.head(): ') print(X_train.head()) # 合并数据 FE_train = pd.concat([train['instant'], X_train, train['yr'],train['cnt']], axis = 1) FE_train.to_csv('FE_day.csv', index=False) #保存数据 print('FE_train.head():') print(FE_train.head()) print(FE_train.info())请解释每一行代码含义

3. 接着，将转换后的类别型特征数据存储在X_train_cat中，并通过pd.get_dummies函数对其进行独热编码。这里将输出独热编码的结果。 4. 导入MinMaxScaler类，并定义了一个列表numerical_features，其中包含...

train_cat = train_X[['date']] train_num = train_X.drop('date', axis=1) 在上述代码中，同时删除id，zipcode两个特征

在这段Python代码中，train_X是一个包含多个特征的数据集，而train_cat和train_num是对其进行操作后的两个新变量。 首先，train_cat = train_X[['date']] 表示将train_X数据集中名为'date'的那一列单独...

下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()

在训练过程中，记录并累加训练集和测试集的预测结果(oof_cat和prediction_cat)，并计算特征重要性(feat_imp_df['imp'])。最后，使用平均化的方式计算oof和prediction，并释放不再使用的内存(gc.collect())。

train_data = torch.cat((torch.tensor(train_time_column).unsqueeze(1), train_data), dim=1)

这段代码把train_time_column这个一维张量通过unsqueeze(1)操作升维为了二维张量，并且在其维度上插入了一个新的维度，变成了 $n\times 1$ 的矩阵，其中 $n$ 是 train_time_column 的元素个数。然后使用torch...

if opt.gzsl: syn_feature, syn_label = generate_syn_feature(netG, data.unseenclasses, data.attribute, opt.syn_num) train_X = torch.cat((data.train_feature, syn_feature), 0) train_Y = torch.cat((data.train_label, syn_label), 0) nclass = opt.nclass_all cls = classifier2.CLASSIFIER(train_X, train_Y, data, nclass, opt.cuda, opt.classifier_lr, 0.5, 25, opt.syn_num, True) print('unseen=%.4f, seen=%.4f, h=%.4f' % (cls.acc_unseen, cls.acc_seen, cls.H))

这段代码是用于在广义零样本学习（generalized zero-shot learning，GZSL）设置下进行模型训练和评估的部分。 首先，通过调用generate_syn_...在实际应用中，可能需要根据具体需求对该代码进行适当的修改和调用。

for set_ in (strat_train_set, strat_test_set): set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)

这行代码是在删除数据集中的一个名为 "income_cat" 的列，它是在对数据集进行分层抽样...该代码通过inplace=True参数实现就地修改原始数据集。同时，该代码也使用了一个for循环，对训练集和测试集都执行了相同的操作。

train_df.head() train_df.tail() train_df.info() print('_'*40) test_df.info() train_df.describe()转述成Rstudio

这是Python中的代码，如果要在RStudio中实现相同的...接着，我们使用str()函数查看train_df和test_df数据框的结构信息，并使用cat()函数打印分隔符。最后，我们使用summary()函数查看train_df数据框的数据统计信息。

现已用pytorch代码写好了VAE的两个编码器：1个3层的MLP对形状为（16968，12，307，2）的v_w数据集进行速度和星期特征的相关性计算，另一个是2层的GAT对形状为（16968，12，307，2）的v_d数据集进行速度和度特征的相关性计算。分别编码后送入进行拼接计算隐变量均值和方差，再将隐变量计算送入解码器得到recon_x。v_m和v_d数据集形状均为（16992，12，307，2）上述模块均已构建好，请你按照这个思路，帮我用pytorch定义一个def epoch_train_with_batch(train_flow_input, train_target, batch_size):，最终返回return sum(train_loss)/len(train_loss),sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae)

return sum(train_loss)/len(train_loss), sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae) 这个函数中，我们首先定义了一个 VAE 模型，包括编码器和解码器，然后定义了损失函数和优化器。在训练过程中，我们按照您...

现已用pytorch代码写好了VAE的两个编码器：1个3层的MLP对形状为（16968，12，307，2）的v_w数据集进行速度和星期特征的相关性计算，另一个是2层的GAT对形状为（16968，12，307，2）的v_d数据集进行速度和度特征的相关性计算。分别编码后送入进行拼接计算隐变量均值和方差，再将隐变量计算送入解码器得到recon_x。最后将这个recon_x和真实的x送入2维卷积构成的GRU模块生成最终的预测值。上述模块均已构建好，请你按照这个思路，帮我用pytorch定义一个def epoch_train_with_batch(train_flow_input, train_target, batch_size):，最终返回return sum(train_loss)/len(train_loss),sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae)

好的，根据你的描述，我尝试编写了一个epoch_train_with_batch函数，如下所示： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, ...

train_x[cat_features[c]].astype('category').cat.codes

首先，它使用astype('category')将该列转换为Categorical类型，然后使用.cat.codes方法将每个类别映射到一个整数编码。这样做是为了在模型训练过程中，能够处理分类特征的数值表示而不是字符串表示。

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码： python def train(X_train_tfidf, y_train): clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) return clf def test(clf, X_test): X_test_counts = count_vect.transform...

def format(path='./toutiao_cat_data.txt'): np.random.seed(2021) raw_data = open(path, 'r', encoding='utf-8').readlines() num_samples = len(raw_data) idx = np.random.permutation(num_samples) num_train, num_val = int(0.7 * num_samples), int(0.2 * num_samples) num_test = num_samples - num_train - num_val train_idx, val_idx, test_idx = idx[:num_train], idx[num_train:num_train + num_val], idx[-num_test:] f_train = open('./train.txt', 'w', encoding='utf-8') f_val = open('./val.txt', 'w', encoding='utf-8') f_test = open('./test.txt', 'w', encoding='utf-8') for i in train_idx: r = raw_data[i].strip('\n').split('_!_') label, text = label_map[r[1]], r[3] f_train.write(text + '_!_' + label + '\n') f_train.close()

最后，使用循环遍历train_idx数组中的索引，获取对应的原始数据的标签和文本，并将其写入f_train文件中。 最后一行代码关闭了f_train文件。 这段代码的目的是将原始数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集...

for epoch in range(config.epochs): model.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = model(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs, loss) # 模型验证 model.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = model(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) # r2 = r2_score(y_test, y_test_pred) # Adjust_RR = 1 - (1 - r2) * (1440 - 1) / (1440 - 1 - 1) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path) 后加什么代码能得到未来一定时间的预测值

input_data = torch.cat((input_data[:, 1:, :], pred), axis=1) # 将预测结果进行后处理 pred = pred.cpu().numpy() # 转换为numpy数组 pred = # 进行后处理操作，例如归一化处理、逆变换等操作 # 输出预测结果 ...

from keras.datasets import cifar10 import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten (train_image,train_label),(test_image,test_label)=cifar10.load_data() dict={0:'airplane',1:'automobile',2:'bird',3:'cat',4:'deer',5:'dog',6:'frog',7:'horse',8:'ship',9:'truck'} for i in range(0,12): plt.subplot(3,4,i+1) plt.imshow(train_image[i]) plt.title(dict[train_label[i,0]],fontsize=8) #plt.show() #步骤二：数据预处理 Train_image=train_image.astype('float32')/255 Test_image=test_image.astype('float32')/255 Train_Onehot=np_utils.to_categorical(train_label) Train_Onehot=np_utils.to_categorical(test_label) #步骤三：建立模型 model=Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), input_shape=(32,32,3), padding='same', activation='relu', )) model.add(Dropout(0.25)) model.add(MaxPooling2D( pool_size=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu', )) #添加dropout，避免过拟合 model.add(Dropout(0.25)) #添加池化层2 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) #添加平坦层 model.add(Flatten()) #添加dropout model.add(Dropout(0.25)) #添加隐藏层 model.add(Dense(1024,activation='relu')) #添加dropout model.add(Dropout(0.25)) #输出层 model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) #打印模型 print(model.summary()) #步骤四：模型训练 model.compile( optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'],) #训练模型 #epoch：训练5个周期 #batch_size:每一批次128项数据 #verbose=2:显示训练过程 #validation_split=0.2. model.fit(x=Train_image, y=Train_Onehot, batch_size=128, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2, ) model.save('cifar10.h5')出现了Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 50000 input samples and 10000 target samples.错误，我应该怎么改

修改为： Train_Onehot=np_utils.to_categorical(train_label) Test_Onehot=np_utils.to_categorical(test_label) 这样就可以将测试集的目标变量正确地转换为one-hot编码，从而避免 "Input arrays should ...

使用torch.cat实现X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.cat 函数来实现数据集的分割。具体实现如下： python import torch # 将数据集转换为 PyTorch 的 Tensor 格式 X_test1_tensor = torch.tensor(X_test1) y_test1_tensor = ...

train_dataset.class_to_idx

例如，如果训练数据集中有两个类别，分别是"cat"和"dog"，那么train_dataset.class_to_idx就是一个字典，它的键是"cat"和"dog"，对应的值分别是和1。这个字典可以用来在训练模型时将类别名称转换为对应的索引。

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

该类继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。其中，__init__ 方法用于初始化数据集，__len__ 方法返回数据集中样本的数量，__getitem__ 方法返回给定索引的图像数据和...

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![如何优化MapReduce分区过程：掌握性能提升的终极策略](https://img-blog.csdnimg.cn/20200727174414808.png) # 1. MapReduce分区过程概述 在处理大数据时，MapReduce的分区过程是数据处理的关键环节之一。它确保了每个Reducer获得合适的数据片段以便并行处理，这直接影响到任务的执行效率和最终的处理速度。 ## 1.1 MapReduce分区的作用 MapReduce的分区操作在数据从Map阶段转移到Reduce阶段时发挥作用。其核心作用是确定Map输出数据中的哪些数据属于同一个Reducer。这一过程确保了数据
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对于Java初学者来说，如何从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念？

理解并分析一个Java项目的源代码对于初学者来说是一个挑战，但也是一个很好的学习过程。为了帮助你更好地从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念，以下是分析步骤和关键点： 参考资源链接：[Java初学者入门项目源代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/6tj2ijjzbg?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要准备Java开发环境，安装JDK并配置好环境变量。选择一个集成开发环境（IDE），比如IntelliJ IDEA，它可以帮助你更快地浏览项目结构、代码提示和调试。 接着，浏览整个项目的文件结构，理解src/main/
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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。