b_datas = datasets.load_boston() 是什么意思

时间: 2024-04-04 15:32:19 浏览: 190
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tensorflow_datasets.tf_flowers.3.0.1.rar

这行代码是用来加载波士顿房价数据集的，它是 scikit-learn 中自带的一个数据集。加载数据集后，你可以使用它来训练和测试机器学习模型。具体来说，这行代码会将波士顿房价数据集加载到名为 b_datas 的变量中。这个变量是一个字典对象，包含了数据集的各个方面，例如数据、目标、特征名称、描述等。你可以通过 b_datas.keys() 来查看数据集中的所有信息。
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from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(b_datas.data, b_datas.target, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test...

def index(): user = current_user start = request.args.get("start") relation = request.args.get("relation") end = request.args.get("end") all_datas = get_all_relation(start, relation, end) links = json.dumps(all_datas["links"]) datas = json.dumps(all_datas["datas"]) categories = json.dumps(all_datas["categories"]) legend_data = json.dumps(all_datas["legend_data"]) return render_template('index.html', user=current_user, links=links, datas=datas,categories=categories,legend_data=legend_data)

这段代码是一个 Flask 应用程序的视图函数，该函数名为 index()。在函数内部，首先获取当前用户和查询参数 start、relation ...其中，links、datas、categories 和 legend_data 等变量将在前端 JavaScript 代码中使用。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

在代码中，预处理部分中使用了未定义的变量 train_datas 和 test_datas，应该将其改为 X_train 和 X_test。 另外，在调用 CoReg 模型时，传入的参数名 test_datas 应该改为 unlabeled_X，因为在之前...

dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True) labeled_X=dataset.labeled_X labeled_y=dataset.labeled_y unlabeled_X=dataset.unlabeled_X unlabeled_y=dataset.unlabeled_y test_X=dataset.test_X test_y=dataset.test_y解释一下这一段代码，告诉我具体使用方法

1. 首先需要导入 datas 类，这个类可以封装了数据集的划分和转换操作。在导入之前需要确保已经安装了相关的依赖库。 2. 初始化 datas 类，设置相关的参数： - labeled_size：有标签数据集的比例，默认值为 ...

解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

2. 使用 np.tile 方法将测试数据 test_data 复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵 test_datas。 3. 使用相应位置相减的方法，计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离，存储在 d_1 中。 4. 使用平方的...

to_csv_name = 'basic.csv' to_csv_path = os.path.join(os.path.abspath( os.path.join(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."), 'static/spider/data')), to_csv_name) pd_datas = pd.read_csv(to_csv_path, encoding='utf-8').to_dict(orient='record') to_data = []

这段代码是将一个名为"basic.csv"的文件读入为一个Pandas DataFrame对象，并将其转换为Python字典对象。该文件位于项目根目录下的"static/spider/data"文件夹中。然后，将字典数据存储在名为"to_data"的列表对象中。...

解释这段代码：def init_data(): # 初始化数据 with open("iris.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: lines = fp.readlines() # 按行读取数据 iris_datas = [] for i in range(1, len(lines)): # 从第2行开始读取 iris_datas.append(lines[i].replace("\n", "").replace("\"", "").split()) iris_datas = np.array(iris_datas) # 将数据转化为多维数组 labels = iris_datas[:, -1] # 获取标签数据，最后一列 f_datas = iris_datas[:, 1:-1] # 获取特征数据，第2列到倒数第2列 f_datas = f_datas.astype(np.float) # 改变数据类型 return f_datas, labels

5. 使用 numpy 库将 iris_datas 列表转换为一个多维数组，存储在变量 iris_datas 中。 6. 从 iris_datas 数组中获取标签数据，即最后一列，存储在变量 labels 中。 7. 从 iris_datas 数组中获取特征数据...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切...

datas_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3]) labels_placeholder=tf.placeholder(tf.int32,[None]) dropout_placeholder=tf.placeholder(tf.float32)

datas_placeholder 是一个占位符，表示输入的图像数据。它的形状是 [None, 32, 32, 3]，其中 None 表示该维度可以接受任意大小的输入样本数量，32 表示图像的高度和宽度为 32 像素，3 表示图像的通道数为 ...

hydrology_datas = Hydrology_data.query.filter(Hydrology_data.data_kind == marine_hydrology_one.data_set_name).all()

这段代码使用 SQLAlchemy 的查询语句从 Hydrology_data 表中筛选出 data_kind 列等于 marine_hydrology_one.data_set_name 的所有数据，并将其存储在 hydrology_datas 变量中。其中，Hydrology_data 是一个 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

在代码的开头，需要加上注释，...model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300) encoder_embedding_num = 50 encoder_hidden_num = 100 decoder_embedding_num = 107 decoder_hidden_num = 100 batch_size = 2 epoch = 40 lr = 0.001解释每行代码含义

1. en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300): 调用函数get_datas，获取包含300个句子对的英文和中文句子列表，将其分别保存在en_datas和ch_datas中。 2. encoder_embedding_num = 50: 定义编码器的词向量...

def huifeikouchu_login(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code} req_dict = request.session.get("req_dict") datas = huifeikouchu.getbyparams(huifeikouchu, huifeikouchu, req_dict) if not datas: msg['code'] = password_error_code msg['msg'] = mes.password_error_code return JsonResponse(msg) try: __sfsh__= huifeikouchu.__sfsh__ except: __sfsh__=None if __sfsh__=='是': if datas[0].get('sfsh')!='是': msg['code']=other_code msg['msg'] = "账号已锁定，请联系管理员审核!" return JsonResponse(msg) req_dict['id'] = datas[0].get('id') return Auth.authenticate(Auth, huifeikouchu, req_dict)

这是一个Django的视图函数，用于处理前端发送的请求。如果请求的方法是POST或GET，会从会话中获取一个名为'req_dict'的字典，然后调用huifeikouchu.getbyparams()函数来获取指定条件下的数据。...如果获取到了数据，则...

请优化这个SQL语句：SELECT ps.ps_id, ods.psId, ps.ammeter_id, ods.ammeterId, ods.sumEl FROM com_ps_ammeter ps LEFT JOIN ( SELECT ammeterId, psId, SUM( VALUE ) AS sumEl FROM ods_monitor_datas WHERE acceptTime LIKE CONCAT( '%', 2023, '%' ) AND ods_monitor_datas.tenant_id = 1667005694987583489 GROUP BY ammeterId ) ods ON ps.ammeter_id = ods.ammeterId WHERE ps.ps_id = '000814df85f344719252b159940b99d8' AND ps.tenant_id = 1667005694987583489 LIMIT 10

ps.ps_id = '000814df85f344719252b159940b99d8' AND ps.tenant_id = 1667005694987583489 LIMIT 10; 请注意，优化的效果可能取决于您的数据库结构和数据量。在实际应用中，您可能需要根据实际情况进行测试和...

if __name__ == "__main__": device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" with open("datas\\chinese_vec.pkl","rb") as f1: #rb显示为二进制 _, ch_word_2_index,ch_index_2_word = pickle.load(f1) with open("datas\\english_vec.pkl","rb") as f2: _, en_word_2_index, en_index_2_word = pickle.load(f2) ch_corpus_len = len(ch_word_2_index) en_corpus_len = len(en_word_2_index) ch_word_2_index.update({"":ch_corpus_len,"<BOS>":ch_corpus_len + 1 , "<EOS>":ch_corpus_len+2}) en_word_2_index.update({"":en_corpus_len}) ch_index_2_word += ["","<BOS>","<EOS>"] en_index_2_word += [""] 解释每行代码的含义

打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1变量如果__name__ == "__main__": 则执行下列代码： 如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"； 打开名为"datas\\chinese_...

@app.route('/index', methods=['GET', 'POST']) def index(): stu_id = session.get('stu_id') datas = models.User.query.get(stu_id) if not datas: return redirect(url_for('login')) if request.method == 'GET': results = models.Case_item.query.all() return render_template('projects/table_s.html', datas=datas, results=results)

首先从session中获取学生ID（stu_id），然后从User表中查询该学生的信息（datas）。如果没有获取到学生信息，则重定向到登录页面。如果请求方式是GET，则从Case_item表中查询所有记录（results），并将学生信息和...

def _to_tensor(self, datas): x = torch.LongTensor([_[0] for _ in datas]).to(self.device) y = torch.LongTensor([_[1] for _ in datas]).to(self.device) # pad前的长度(超过pad_size的设为pad_size) seq_len = torch.LongTensor([_[2] for _ in datas]).to(self.device) mask = torch.LongTensor([_[3] for _ in datas]).to(self.device) return (x, seq_len, mask), y

具体来说，该函数的输入是一个数据集 datas，其中每个数据点由四个元素组成，分别是输入序列、标签、序列长度和 mask 矩阵。函数返回的是一个元组，其中第一个元素是一个元组，包括转换后的输入序列、序列长度和 ...

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