clf=svm.SVR(kernel=k) clf.fit(X_train,y_train) confidence=clf.score(X_train,y_train) 中confidence的含义

在机器学习中，模型的评估是非常重要的。在支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）中，clf.score() 函数返回模型的决定系数（coefficient of determination），也被称为 R² 分数。该分数用于衡量模型对观测值之间变异性的解释能力，其取值范围为 0 到 1，越接近于 1 表示模型的效果越好。在代码中，confidence 的值就是模型的决定系数。

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def return_values(): import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') x = data.iloc[:,0:4] y = data.iloc[:,4] from sklearn import svm kernel = ['linear','poly','rbf','sigmoid'] list1 = [] list2 = [] for i in kernel: clf = svm.SVR(kernel=i) r = clf.fit(x,y) list1.append(clf.score(x,y)) x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1 = x1.reshape(1,4) PE = list2.append(clf.predict(x1)) return(r,PE)

这段代码读入一个名为"发电场数据.xlsx"的Excel文件，并使用前四列作为输入特征x，第五列作为目标变量y。接着，代码使用支持向量机（SVM）算法训练了4个不同核函数的模型，并计算了每个模型的拟合度。最后，代码使用其中一个模型（sigmoid核函数）对新的输入数据进行预测，并返回训练好的模型和预测结果。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

这段代码是一个基线模型，使用了支持向量回归（SVR）算法，通过 K 折交叉验证来训练模型，并对测试集进行预测。其中，训练数据集和测试数据集均为 CSV 格式的文件，需要使用 pandas 库读取。具体的实现过程如下：

1. 读取训练集和测试集的数据，并进行预处理。

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values
y_train_c = train['CLASS'].values
X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values

2. 定义 K 折交叉验证器，并进行模型训练和预测。

nfold = 5
kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020)
prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),))

i = 0
for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c):
    print("\nFold {}".format(i + 1))
    X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index]
    X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index]

    clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
    clf.fit(X_train, label_train)

    x1 = clf.predict(X_valid)
    y1 = clf.predict(X_test_c)

    prediction1 += y1 / nfold
    i += 1

3. 对测试集的预测结果进行处理，并将结果保存到 CSV 文件中。

result1 = np.round(prediction1)
id_ = range(210, 314)
df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1})
df.to_csv("baseline.csv", index=False)

其中，`prediction1` 是对测试集的预测结果进行累加的数组，`result1` 是将累加结果四舍五入后得到的最终预测结果。最后将结果保存到 CSV 文件中，方便后续的提交。