python 原生的split和re.split

Python原生的split()函数是用于字符串的分割操作，它将一个字符串按照指定的分隔符进行切割，并返回一个包含切割后的子字符串的列表。split()函数的语法如下：

str.split(sep=None, maxsplit=-1)

其中，sep是可选参数，表示分隔符，默认为None，表示使用空格作为分隔符；maxsplit也是可选参数，表示最大分割次数，默认为-1，表示不限制分割次数。

re.split()函数是Python中re模块提供的用于正则表达式分割字符串的方法。它与split()函数类似，但可以使用正则表达式作为分隔符进行切割。re.split()函数的语法如下：

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

其中，pattern是正则表达式模式，用于匹配分隔符；string是要进行分割的字符串；maxsplit和flags都是可选参数，分别表示最大分割次数和匹配模式。

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用Python原生代码复现多元逻辑回

归（Multinomial Logistic Regression）是一种逻辑回归模型的扩展，用于处理多个离散类别的分类问题。下面是使用Python原生代码实现多元逻辑回归的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 准备数据集，包括特征矩阵 X 和目标变量 y。确保特征矩阵已经进行了特征缩放操作。

# 假设已经准备好了特征矩阵 X 和目标变量 y

3. 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, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 进行特征缩放：

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

5. 定义 softmax 函数，用于计算类别的概率分布：

def softmax(z):
    exp_scores = np.exp(z)
    return exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)

6. 定义损失函数（交叉熵损失函数）：

def calculate_loss(X, y, W):
    num_samples = len(X)
    scores = np.dot(X, W)
   

.自己找一个合适的数据集，使用决策树算法解决分类和回归问题，把解决思路和代码写在下面，可以使用原生python代码或sklearn等机器学习框架。

首先，我们选择一个数据集，这里以经典的鸢尾花（Iris）数据集为例，它是一个适合初学者的小型分类任务数据集，包含了三种花卉（Setosa、Versicolour、Virginica）的不同特征。对于回归问题，我们可以选取波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），它包含506个观测值，每个观测值有13个属性。

### 解决思路：

1. **数据预处理**：
- 导入必要的库：`pandas`, `numpy`, `scikit-learn`等。
- 加载数据集：`iris` for 分类任务，`boston` for 回归任务。
- 数据清洗、缺失值处理以及特征缩放。

2. **数据划分**：
- 划分训练集和测试集，通常80%用于训练，20%用于验证模型性能。

3. **构建决策树模型**：
- 对于分类任务，使用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`。
- 对于回归任务，使用`sklearn.tree.DecisionTreeRegressor`。

4. **训练模型**：
- 使用训练数据拟合模型。

5. **评估模型**：
- 对测试集进行预测，并计算准确率（分类任务）或均方误差（MSE）（回归任务）。

6. **可视化决策树**：
- 可选步骤，对分类任务的决策树进行可视化以便理解其决策过程。

### 示例代码（Python + scikit-learn）：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 分类任务（鸢尾花）
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("分类任务准确率:", accuracy)

# 如果想要可视化决策树，可以使用：
# from sklearn.tree import export_graphviz
# export_graphviz(clf, out_file="tree.dot", feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)

# 回归任务（波士顿房价）
boston = load_boston()
X_boston = boston.data
y_boston = boston.target
X_train_boston, X_test_boston, y_train_boston, y_test_boston = train_test_split(X_boston, y_boston, test_size=0.2, random_state=42)

regressor = DecisionTreeRegressor()
regressor.fit(X_train_boston, y_train_boston)
y_pred_boston = regressor.predict(X_test_boston)
mse = mean_squared_error(y_test_boston, y_pred_boston)
print("回归任务MSE:", mse)

# 结果分析...