import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif import warnings warnings.filterwarnings('ignore') data = pd.read_excel('高分修正指标选取.xls') data = data.loc[:, ['killip分级', '收缩压', '入院心率', '年龄', '血肌酐', '全因死亡']] X = data["killip分级"].values.reshape(-1, 1) y = data["全因死亡"].values.reshape(-1, 1) X = np.array(X) y = np.array(y) mutual_info_scores = mutual_info_classif(X, y)[0] print(mutual_info_scores)为何上述代码每次运行结果不一致

时间: 2024-02-05 09:03:05 浏览: 146
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python 3.74 运行import numpy as np 报错lib\site-packages\numpy\__init__.py

上述代码中使用的是互信息法（Mutual Information），它的计算结果可能受样本的随机性影响，因此每次运行得到的结果可能不一致。这是因为互信息法的计算涉及到样本的分布情况和数据量的大小，每次运行时这些因素都可能会有所变化，从而导致结果不一致。 如果想要得到稳定的结果，可以考虑对数据进行多次采样，将采样得到的结果取平均值。另外，也可以尝试使用其他的特征选择方法来得到稳定的结果。
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python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) ...
py

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes....

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线

1. 确保已经安装了需要的模块（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。您可以在终端中使用pip install命令来安装这些模块。 2. 在VS Code中打开您的Python文件。如果您还没有安装Python插件，请安装它。您可以在扩展...

在Python中想运行from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random怎么操作

import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import ...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

- sklearn.model_selection：用于模型训练和评估的数据集划分、交叉验证等操作。 其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，LassoCV是一种线性回归模型，可以进行自动特征选择和正则化，StandardScaler用于...

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

- 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 pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取iris数据集，将第一行作为列名，并将数据存储到data变量中。 2. 将data中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。 3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试...

优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from tqdm.notebook import tqdm import math from sklearn.metrics import log_loss, make_scorer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, StratifiedGroupKFold from lightgbm import LGBMClassifier import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

对于您的代码导入部分，我注意到您导入了一些常用的数据处理和机器学习库，包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn等。此外，还导入了一些特定的模块，如tqdm、math等。 这些库和模块通常用于数据预处理、特征工程...

解释一下这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #字典类型特征抽取 from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV #划分数据集,网格搜索 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类树

这段代码主要是导入了 pandas、numpy、sklearn 中的一些常用模块，包括字典类型特征抽取、划分数据集、网格搜索和分类树，具体解释如下： - 首先导入 pandas 库，用于数据处理和分析。 - 然后导入 numpy 库，用于...

import pandas as pd import numpy as np import winreg import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Ridge###导入岭回归算法 from sklearn.metrics import r2_score import winreg

你已经成功导入了所需的库：pandas、numpy、winreg、sklearn以及sklearn中的LinearRegression、train_test_split、Ridge和r2_score。 现在你可以使用这些库中提供的功能来进行数据处理、建模和评估等任务。如果你...

from sklearn.feature_selection import SelectKBest

SelectKBest is a class in the sklearn.feature_selection module that implements univariate feature selection. It selects the best features based on univariate statistical tests like chi-squared ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split啥意思

这些程序是用来实现一个基于鸢尾花数据集的机器学习任务。具体来说，该程序使用load_...另外，还使用了numpy和matplotlib.pyplot库进行数据处理和可视化。但是，该程序并没有使用任何算法或模型来进行分类或回归任务。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中： - pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据； - numpy 是 Python 中常用的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

你给出的是 Python 的代码，我看到你正在使用一些流行的 Python 库，如 NumPy、matplotlib、pandas 和 seaborn，以及一些机器学习相关的库，如 scikit-learn。这些库都是非常有用的，能够帮助你进行数据分析、可视化...

解释如下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error

5. sklearn.model_selection：Scikit-Learn 库中的模型选择工具，用于数据集的分割、交叉验证等操作。 6. sklearn.preprocessing：Scikit-Learn 库中的数据预处理工具，用于数据标准化、归一化等操作。 7. ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns import warnings from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier包含的库函数

1. numpy：用于科学计算，支持数组和矩阵运算； 2. pandas：用于数据处理和分析，可以用来进行数据的读取、清洗、转换等操作； 3. matplotlib：用于绘制2D图表和图形界面； 4. seaborn：基于matplotlib的可视化库，...

import librosa import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn import warnings from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve, auc

- numpy：一个用于科学计算的Python库，包括矩阵运算、随机数生成等功能。 - matplotlib.pyplot：一个用于绘图的Python库，可以用于绘制各种类型的图表，例如折线图、散点图、直方图等。 - seaborn：一个基于...

import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer_data = load_breast_cancer() cancer_data.head()

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer_data = load_breast_cancer() df = pd.DataFrame(data=np.c_[cancer_data['data'], cancer_data['target']], ...

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