train_x, test_x, train_y, test_y = ms.train_test_split(X_train_processed,y_train,test_size=0.20, random_state=7)

时间: 2023-07-24 15:48:02 浏览: 77
PY

数据集分割train和test程序

这是一个使用sklearn库中的train_test_split函数将X_train_processed和y_train两个数据集按照比例（test_size=0.20）划分成训练集和测试集的代码片段。其中，train_x和train_y分别表示训练集的特征和标签，test_x和test_y分别表示测试集的特征和标签。random_state=7是设置随机种子，保证每次划分的结果都是固定的，以保证结果的可重复性。
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python中导入 train_test_split提示错误的解决

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) X_test_processed = [] for image in X_test: img = cv2.imread(image)该代码有什么错误

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) X_test_processed = [] for image in X_test: # 构建完整的文件路径 image_path = os.path.join('path/to/images',...

y = np.concatenate([np.ones(len(X_processed)*len(X_processed[0])), np.zeros(len(X_masked)*len(X_masked[0]))]) print(y.shape) X_features = [] for x_list in X_processed: for x in x_list: x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X_features.append(x_feature) for x_list in X_masked: for x in x_list: x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X_features.append(x_feature) # write code to split the dataset into train-set and test-set X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_features, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True) # write code to train and test the SVM classifier as the facemask presence detector clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) predicted = clf.predict(X_test) print(predicted) print(y_test) test_score = clf.score(X_test, y_test) print(test_score)，请逐行解释以上代码，并指出其问题

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_features, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True) 这段代码使用 sklearn.model_selection.train_test_split 函数将数据...

parkinson = pd.read_csv("processed_results.csv") #Loading CSV dataset ​ predictors=["Jitter_rel","Jitter_abs","Jitter_RAP","Jitter_PPQ","Shim_loc","Shim_dB","Shim_APQ3","Shim_APQ5","Shi_APQ11","hnr05","hnr15", "hnr25"] #Listing predictors ​ for col in predictors: # Loop through all columns in predictors if parkinson[col].dtype == 'object': # check if column's type is object (text) parkinson[col] = pd.Categorical(parkinson[col]).codes # convert text to numerical from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(parkinson[predictors], parkinson['Parkinson'], test_size=0.25, random_state=1) from sklearn.linear_model import LogisticRegression ​ clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) ​ train_score = clf.score(X_train, y_train) test_score = clf.score(X_test, y_test) ​ print ('train accuracy =', train_score) print ('test accuracy =', test_score) ​ #train accuracy = 0.6666666666666666 #test accuracy = 0.631578947368421

接着，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中parkinson[predictors]是特征数据，parkinson['Parkinson']是目标变量数据。划分比例为75%的训练集和25%的测试集。 然后，引入了Logistic...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)，我想对X_train的图像进行预处理

X_train_processed.append(processed_image) X_train_processed = np.array(X_train_processed) return X_train_processed, y_train 需要注意的是，如果 preprocess_data 函数需要在训练集和测试集上使用不同...

这个代码为什么输出有问题import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('adult.csv') # 将数据集中的缺失值用平均值进行填充 data = data.fillna(data.mean()) # 将分类变量进行独热编码 data = pd.get_dummies(data) # 将目标变量进行二元编码 data['income'] = data['income'].apply(lambda x: 1 if x == '>50K' else 0) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('income', axis=1), data['income'], test_size=0.2, random_state=42) # 对数据集进行标准化处理 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 使用决策树算法建立分类模型 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 输出模型的评估结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1) # 将数据集保存为csv文件 data.to_csv('adult_processed.csv', index=False)

代码本身没有明显的语法错误，但是有可能是数据集中存在缺失值导致的。在第6行中，使用平均值填充了缺失值，但是并没有判断数据集中是否存在缺失值。如果数据集中不存在缺失值，那么填充操作将会导致数据集中出现非...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) ，对测试集图像进行预处理，将图像转化为1灰度图像

需要注意的是，如果 X_test 中的图片不是彩色图像，而是已经是灰度图像，那么可以直接将 X_test_processed.append(image) 改为 X_test_processed.append(cv2.imread(image, 0))，其中参数 0 表示以灰度模式读取图片...
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数据准备与预处理：TensorFlow 2.x数据处理技巧

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现有列表X_processed，其元素为以图片为元素的列表，图片都是没带口罩的人脸；又有列表X_processed，其元素为以图片为元素的列表，图片都是带口罩的人脸。请用python语言写一段程序，读取两个列表中的照片，并用支持向量机进行训练。训练集和测试集的比例为8：2；对每张照片，提取特征的语句形如：x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)，其中x是照片。写出代码并解释之

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 svm_model = SVC() svm_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = ...

在X_processed文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张不戴口罩的照片；在X_masked文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张戴口罩的照片，请用python语言写一段程序，读取两个文件夹的照片，并用支持向量机进行训练。训练集和测试集的比例为8：2；对每张照片，提取特征的语句形如：x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)，其中x是照片。写出代码并解释之

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 svm_model = SVC() svm_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = ...

X_processed是一个列表，其中每个元素是一个以15张图片为元素的列表。请写一段python代码，将X_processed随机分成训练集和测试集，保证X_processed的每个元素中，有12张图片用作训练集，3张照片用作测试集

train_set, test_set = split_dataset(X_processed) print("训练集：", train_set) print("测试集：", test_set) 在上述代码中，split_dataset 函数接受 X_processed 列表作为输入，并将其分成训练集和...

现有TCR数据库（存储在vdjdb_processed.tsv文件中），其中包含每条数据包含CDR3氨基酸序列及其抗原标签，现欲使用CNN对其进行二分类，按8：1：1划分训练集、验证集、测试集，并使用accuracy、precision、F1 score、recall、AUPRC与AUROC等指标对测试集进行评估。要求对序列进行编码时，按照对每个氨基酸进行one-hot编码后按顺序连接作为该序列的编码向量。请问python代码怎么写？

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.111, stratify=y_train) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'...

使用朴素贝叶斯算法对processed.cleveland.data数据集中的心脏病进行分类

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) 接下来，使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类。代码如下： python from ...

写出以下任务代码。实验任务：对boston数据集进行回归任务 使用scikit-learn自带的boston数据集，完成下列任务： 1导入数据后，对其进行预处理(包括缺失值填充、one-hot编码、标准化等) 2.1使用标准的线性回归模型（LinearRegression）对数据进行建模，计算在test上的评价指标。 2.2 对数据的目标变量y进行处理，重复上述模型，得到比2.1更准确的模型，计算在test上的评价指标。 3.1 使用Ridge(岭回归)完成2.1的任务，对比结果，进行说明 3.2对3.1的Ridge回归，选择最优的超参alpha，需要画出必要的图形 3.3 针对3.2的任务，对数据的目标变量y进行处理，重复任务

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 线性回归模型 lr_model = Pipeline([('preprocessor', preprocessor), ('lr', LinearRegression())]) lr_model.fit...

上述代码在运行中报错：ValueError: Only images with two spatial dimensions are supported. If using with color/multichannel images, specify channel_axis.，试修改之

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 svm_model = SVC() svm_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = ...
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STM32F103单片机连接A7680C-4G模块，并支持手机连接WIFI配置修改4G模块远程TCP的目标IP和端口.zip

1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发，当前在STM32F103运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。

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