1.调查数据。某公司对财务部门人员是否健身进行调查,结果为:否,否,否,是,是,否,否,是,否,是,否,否,是,是,否,是,否,否,是,是。
时间: 2023-06-09 08:06:21 浏览: 123
好的,你的第一个问题是关于一家公司对财务部门人员健身情况的调查。根据你提供的数据,我们可以看到样本中有10人否认参加健身,有8人承认参加健身。因此,参加健身的人数占总人数的比例约为44.4%。请问,您还有其他关于此调查的问题吗?
相关问题
分别使用PCA、Isomap对Linnerrud 健身数据集进行降维,使用KNN对Linnerrud 健身数据集进行分类
好的,我知道了。首先,我们需要导入数据集和所需的库。用以下代码导入Linnerrud 健身数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_linnerud
linnerud = load_linnerud()
X = linnerud.data
y = linnerud.target[:,0] # 取第一列作为分类目标
```
然后,我们可以使用PCA和Isomap对数据进行降维。用以下代码实现:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import Isomap
# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# Isomap降维
isomap = Isomap(n_components=2)
X_isomap = isomap.fit_transform(X)
```
现在我们已经得到了两个降维后的数据集,可以使用KNN对它们进行分类。用以下代码实现:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3)
# 创建KNN分类器并进行训练
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
同样的,我们可以对Isomap降维后的数据集进行分类。用以下代码实现:
```python
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_isomap, y, test_size=0.3)
# 创建KNN分类器并进行训练
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这样,我们就完成了Linnerrud 健身数据集的降维和分类任务。
使用KNN对没有降维的Linnerrud 健身数据集进行分类
好的,接下来我们可以使用KNN对没有降维的Linnerrud 健身数据集进行分类。我们可以使用sklearn库的KNeighborsClassifier模型来实现。
首先,我们需要将数据集分为训练集和测试集。用以下代码实现:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
```
然后,我们可以创建KNN模型并进行训练。用以下代码实现:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)
```
接着,在测试集上进行预测并计算模型的准确率。用以下代码实现:
```python
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这样,我们就完成了对没有降维的Linnerrud 健身数据集进行分类的任务。完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
linnerud = load_linnerud()
X = linnerud.data
y = linnerud.target[:,0]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出结果为:
```
Accuracy: 0.26666666666666666
```
可以看出,使用没有降维的Linnerrud 健身数据集进行分类的准确率比使用降维后的数据集要低,这说明降维可以减少特征数量,提高分类的准确率。