testset = trainset.build_anti_testset()是什么意思

在推荐系统中，通常需要对模型进行评估，即计算模型的预测效果。一种常用的评估方法是将原始数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型在未知数据上的预测效果。

在Surprise中，trainset是一个Dataset类的实例，表示训练集，它包含了用户对物品的评分数据。而testset是一个列表，其中每个元素都是一个三元组(uid, iid, r)，表示用户uid对物品iid的真实评分是r。testset列表中的评分数据不属于训练集，因此可以用来评估模型在未知数据上的预测效果。

build_anti_testset是Dataset类中的一个方法，它的作用是构建一个测试集，其中包含了所有未出现在训练集中的用户-物品对(uid, iid)，并将它们的真实评分设置为默认值。这个默认值通常是模型训练集中所有评分的平均值。这样构建的测试集可以用于评估模型在未知数据上的预测效果。

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逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下：

1. `column = list(average.columns)`：将 `average` 数据的列名转换成列表形式，并赋值给 `column`。

2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据，赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。

3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据，赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间，`EVENTdeath` 表示是否死亡。

4. `for i in range(1, 101):`：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。

5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`：使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30%，`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的，以保证实验结果可重复。

6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`：将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。

7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`：实例化 `StandardScaler` 类，即进行 Z-score 标准化的对象。

8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`：对训练集进行 Z-score 标准化处理。

9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`：将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。

10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`：将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。

11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`：对测试集进行 Z-score 标准化处理。

12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`：将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。

13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`：将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并，形成新的训练集 `train`。

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

好的，下面是代码的详细解释和注释：

for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")):

这里使用enumerate()从groups中获取组的索引和数据。tqdm用于可视化进度条，total=5表示总共有5个组。

tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values

从当前组的训练数据中随机抽样2000000个样本，防止数据过多导致内存溢出。random_state=42表示设置随机种子，确保每次随机抽样的结果一致。

multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_))

创建一个多目标LGBMRegressor对象multioutput_regressor，使用best_params_作为参数。

x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy()
y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy()
x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy()
y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy()

从训练集中取出当前组的训练数据和测试数据，x_train和y_train表示训练数据的特征和标签，x_test和y_test表示测试数据的特征和标签。cols和pcols表示要使用的特征和标签的列名。

multioutput_regressor.fit(
    x_train, y_train,
    eval_set=(x_test, y_test),
    eval_metric=custom_average_precision,
    early_stopping_rounds=15,
    verbose = 0,
)

使用当前组的训练数据来训练multioutput_regressor模型，使用测试数据进行验证。eval_metric指定了评估指标为自定义的平均精度（custom_average_precision），early_stopping_rounds表示在15轮内没有提升则停止训练，verbose=0表示不输出训练过程中的日志信息。

regs.append(multioutput_regressor)

将训练好的multioutput_regressor模型加入regs列表中，以便后续进行预测和评估。

cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0))
cvs.append(cv)

使用average_precision_score()函数计算当前模型在测试数据上的平均精度得分，将得分加入cvs列表中。

print(cvs)
print(np.mean(cvs))

输出当前模型在所有测试数据上的平均精度得分和平均得分。