BP = cm.trainBPClassificationModel(train_features, train_labels,hidden_layer_sizes=(100, 30,2 ), max_iter=500)这行代码出现的数字具体是什么意思
时间: 2024-05-24 14:14:46 浏览: 13
这行代码中的数字包括两个部分:hidden_layer_sizes和max_iter。
- hidden_layer_sizes:表示神经网络中隐藏层的大小,这里设定为(100, 30, 2),即有3个隐藏层,分别含有100、30、2个神经元。
- max_iter:表示训练的最大迭代次数,这里设定为500,即训练过程中最多进行500次迭代。
相关问题
y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()
`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。
在这行代码中,`train_loader` 是一个数据加载器对象,`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性,它代表训练数据集的标签。
`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法,它将 PyTorch 张量(tensor)对象转换为 NumPy 数组。
通过这行代码,将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。
train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]
这段代码的功能是根据某个组别(level_group)把训练数据(X_train)和测试数据(X_test)分别筛选出对应的数据,并用这些数据的索引(index)生成相应的训练用户(train_users)和测试用户(valid_users)列表。然后,根据题目编号(q_no)从标签数据(labels)中筛选出相应的标签,再根据训练用户和测试用户列表,从标签数据中分别选出相应的训练标签(train_labels)和测试标签(valid_labels)。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)