import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #2.读取数据 from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data=pd.read_excel('train_data.xlsx') #print(data) #print(np.any(data.isnull())) #3.数据预处理 data=data.drop(labels=['机器编号','统一规范代码','具体故障类别'],axis=1)#删除不需要的列 data.replace('L',1.0,inplace=True) data.replace('M',2.0,inplace=True) data.replace('H',3.0,inplace=True) data=data.dropna() #print(data) X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] #4、分割测试集和训练集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=40) #5、选择模型 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=6) #6、训练模型 model.fit(X_train,y_train) #7、评价模型:要求用F1 #y_predict = model.predict(X_test) #score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") #plt.show() y_predict = model.predict(X_test) score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") print(score) 补全缺失值填充
时间: 2024-03-13 07:47:46 浏览: 34
在数据预处理的步骤中,可以对缺失值进行填充。常见的缺失值填充方法包括均值填充、中位数填充、众数填充、前向填充、后向填充、插值填充等。具体采用哪种方法,需要根据数据的具体情况和分析目的来决定。
在这份代码中,可以使用以下方法对缺失值进行填充:
1. 均值填充
```python
data.fillna(data.mean(), inplace=True)
```
2. 中位数填充
```python
data.fillna(data.median(), inplace=True)
```
3. 众数填充
```python
data.fillna(data.mode().iloc[0], inplace=True)
```
其中,`fillna()` 方法可以用来进行填充,`inplace=True` 表示在原始数据上进行修改。如果需要使用新的数据,可以将其赋值给一个新的变量,例如:
```python
new_data = data.fillna(data.mean())
```
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import radviz该环境下输出每次更新的权重的代码
好的,以下是一个基于TensorFlow的神经网络模型,可以输出每次更新的权重的代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
labels = pd.read_csv('labels.csv')
# 构建模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, input_shape=(data.shape[1],), activation='relu'),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 定义回调函数
class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
for layer in self.model.layers:
weights = layer.get_weights()
print(weights)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 创建回调函数实例
callbacks = MyCallback()
# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, verbose=1, callbacks=[callbacks])
```
这个代码首先加载了数据集,然后定义了一个包含三个层的神经网络模型。模型的第一层是一个具有128个神经元的全连接层,使用ReLU激活函数。第二层是一个具有64个神经元的全连接层,同样使用ReLU激活函数。最后一层是一个具有1个神经元的全连接层,使用sigmoid激活函数。
接着,代码定义了一个回调函数MyCallback,当每个epoch结束时,该函数会输出每个层的权重。
然后,代码编译了模型,使用adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练,并在控制台输出了训练过程中的准确率等信息。使用callbacks=[callbacks]将回调函数传递给了fit()函数,以便在每个epoch结束时调用回调函数。
希望这个代码对你有所帮助!