统计最近的k个点中各个类别的实例数目。使用字典class_count记录每个类别出现的次数,vola变量存储当前最近的点的类别对类别和对应实例数目的字典class_count进行排序,按照实例数目从大到小进行排序,得到排序后的列表sorted_class_count将最常出现的类别(排序后的列表的第一个元素)添加到预测结果列表y_pre中怎么解释这段话
时间: 2024-03-04 11:51:49 浏览: 8
这段话描述了一个统计最近k个点中各个类别实例数目的方法的具体步骤。首先使用一个字典class_count记录每个类别出现的次数。然后将最近的k个点的类别添加到class_count中,并统计每个类别出现的次数。接下来,使用一个变量vola对class_count进行排序,将出现次数最多的类别排在前面。排序后,得到一个按照实例数目从大到小排列的列表sorted_class_count。最后,将排序后的列表的第一个元素(出现次数最多的类别)添加到预测结果列表y_pre中。简单来说,就是通过字典记录每个类别出现次数,排序后找出出现次数最多的类别,作为预测结果。
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def predict_y(self, X_test): m = self._X_train.shape[0] y_pre = [] for intX in X_test: minus_mat = np.fabs(np.tile(intX, (m, 1)) - self._X_train) # 将新的实例复制成m行1列,并进行相减 sq_minus_mat = minus_mat ** self.p sq_distance = sq_minus_mat.sum(axis=1) diff_sq_distance = sq_distance ** float(1 / self.p) sorted_distance_index = diff_sq_distance.argsort() # 记录距离最近的k个点的索引 class_count = {} vola = [] for i in range(self.k): vola = self._y_train[sorted_distance_index[i]] class_count[vola] = class_count.get(vola, 0) + 1 # 统计k个点中所属各个类别的实例数目 sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 返回列表,元素为元组。每个类别以及对应的实例数目 y_pre.append((sorted_class_count[0][0])) return (np.array(y_pre))详细讲解这段代码
这段代码实现了KNN算法的预测过程,主要包括以下几个步骤:
1. 计算测试集中每个实例与训练集中所有实例的距离,使用的是$L_p$距离公式,其中$p$为参数。距离计算完之后,将距离从小到大排序,得到距离最近的$k$个点。
```
minus_mat = np.fabs(np.tile(intX, (m, 1)) - self._X_train) # 将新的实例复制成m行1列,并进行相减
sq_minus_mat = minus_mat ** self.p
sq_distance = sq_minus_mat.sum(axis=1)
diff_sq_distance = sq_distance ** float(1 / self.p)
sorted_distance_index = diff_sq_distance.argsort() # 记录距离最近的k个点的索引
```
2. 统计这$k$个点中所属各个类别的实例数目,选择实例数目最多的类别作为测试集实例的预测值。
```
class_count = {}
vola = []
for i in range(self.k):
vola = self._y_train[sorted_distance_index[i]]
class_count[vola] = class_count.get(vola, 0) + 1 # 统计k个点中所属各个类别的实例数目
sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 返回列表,元素为元组。每个类别以及对应的实例数目
y_pre.append((sorted_class_count[0][0]))
```
3. 将所有测试集实例的预测值保存在一个列表中,最后返回该列表作为KNN算法的预测结果。
```
return (np.array(y_pre))
```
需要注意的是,代码中的一些变量含义如下:
- `self._X_train`:训练集的特征矩阵,形状为$m\times n$,其中$m$为训练集实例数,$n$为特征数。
- `self._y_train`:训练集的标签向量,形状为$m\times 1$,其中$m$为训练集实例数。
- `X_test`:测试集的特征矩阵,形状为$t\times n$,其中$t$为测试集实例数。
- `y_pre`:保存测试集实例的预测值的列表。
- `self.p`:$L_p$距离公式中的参数$p$,一般取值为$1$或$2$。
module 'pmdarima' has no attribute 'auto'
这个错误是因为在使用 pmdarima 库的 auto_arima 方法时出现了问题。正确的方法应该是从 pmdarima 模块中导入 auto_arima。引用指出,auto_arima 是 pmdarima 库中的一个方法。引用也提到了需要安装 pmdarima 库来使用 auto_arima 方法。所以,你需要确保正确导入了 pmdarima 并调用了正确的方法。另外,引用提供了一个使用 pmdarima 的示例,可供参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ts11_pmdarima_edgecolor_bokeh plotly_Prophet_Fourier_VAR_endog exog_Granger causality_IRF_Garch vola](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/128102897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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