data={'scores':[random.randint(50,100) for i in range(20)]}

这段代码使用了 Python 的列表推导式，生成了一个包含 20 个随机整数的列表，每个整数的取值范围在 50 到 100 之间（包括 50 和 100）。然后将这个列表作为值，以 'scores' 为键，存储在一个字典变量 data 中。这段代码的作用是生成一个包含 20 个随机成绩的数据集，可以用于后续的数据分析和处理。

相关问题

以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整，但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析，请问应该怎么加上五倍交叉验证呢？import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

要在这段代码中添加五倍交叉验证，你可以按照以下步骤进行修改：

1. 导入所需的包：

from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score

2. 设置五倍交叉验证的参数：

n_folds = 5

3. 修改数据划分部分，将数据划分为训练集和测试集：

Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X_wrapper, y, test_size=0.2, random_state=100)

4. 修改自动化调参并训练的函数，使用五倍交叉验证进行模型评估：

def cat_factory(argsDict):
    estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22,
                                  learning_rate=argsDict['learning_rate'],
                                  iterations=argsDict['iterations'],
                                  l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'],
                                  border_count=argsDict['border_count'],
                                  depth=argsDict['depth'], verbose=0)
    
    # 设置五倍交叉验证
    kf = KFold(n_splits=n_folds)
    mse_scores = []
    
    for train_index, val_index in kf.split(Xtrain):
        X_train, X_val = Xtrain.iloc[train_index], Xtrain.iloc[val_index]
        Y_train, Y_val = Ytrain.iloc[train_index], Ytrain.iloc[val_index]
        
        estimator.fit(X_train, Y_train)
        val_pred = estimator.predict(X_val)
        mse = mean_squared_error(Y_val, val_pred)
        mse_scores.append(mse)
    
    mse_mean = np.mean(mse_scores)
    return mse_mean

5. 修改自定义hyperopt的参数空间部分，将模型评估函数替换为修改后的函数：

space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)),
         "depth": hp.randint("depth", 16),
         "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222),
         "border_count": hp.randint("border_count", 222),
         'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9),
         }

trials = Trials()
best = fmin(fn=cat_factory, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)

这样，你就在代码中添加了五倍交叉验证来评估CatBoost模型的超参数调整效果。

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码weights = r'weights/best.pt' # 指定设备，如果是 'cpu' 则使用 CPU，如果是 '0' 则使用 GPU 0，以此类推 opt_device = '' device = select_device(opt_device) # 指定图片大小 imgsz = 640 # 指定置信度和 IOU 阈值 opt_conf_thres = 0.6 opt_iou_thres = 0.45 # 初始化日志记录 set_logging() # 加载模型 model = attempt_load(weights, map_location=device) # 检查图片大小是否符合要求，如果不符合则调整 imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # 如果设备支持半精度 FP16，则将模型转换为半精度 half = device.type != 'cpu' if half: model.half() # 获取预测结果中标签的名字和颜色，分别存储在 names 和 colors 中 names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

由于tflite模型和pt模型在结构上存在显著差异，因此需要重新编写代码以适用于tflite模型。具体来说，以下是你可以考虑的更改：

1. 通过使用 TensorFlow Lite Python Interpreter 加载和运行模型，而不是使用 PyTorch 的相关功能。

2. 更改模型路径和设备参数，以适应 TensorFlow Lite 模型。

3. 更改检查图像大小和转换模型精度的代码。

4. 修改获取预测结果中标签名称和颜色的方式，以适应 TensorFlow Lite 模型。

下面是一种可能的修改：

import numpy as np
import random
import cv2
import tensorflow as tf

# 指定模型路径
model_path = 'weights/best.tflite'

# 指定输入和输出张量名称
input_details = None
output_details = None

# 加载模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量名称
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 检查图片大小是否符合要求，如果不符合则调整
imgsz = 640
if input_details[0]['shape'][1] != imgsz:
    interpreter.resize_tensor_input(input_details[0]['index'], (1, imgsz, imgsz, 3))
    interpreter.allocate_tensors()

# 初始化标签名称和颜色
names = ['person', 'car', 'truck', 'bus'] # 假设一共有四个类别
colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

# 进行推理
def detect(image):
    # 对图像进行预处理
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (imgsz, imgsz))
    input_data = np.expand_dims(image, axis=0)
    input_data = (np.float32(input_data) - 127.5) / 127.5

    # 运行模型
    interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
    interpreter.invoke()
    output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

    # 对输出进行后处理
    output_data = np.squeeze(output_data)
    boxes = output_data[:, :4]
    scores = output_data[:, 4]
    classes = output_data[:, 5].astype(int)

    # 过滤掉置信度较低的检测结果
    keep = np.where(scores > 0.6)[0]
    boxes = boxes[keep]
    scores = scores[keep]
    classes = classes[keep]

    # 进行非极大值抑制 (NMS) 处理
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, 0.6, 0.45)

    # 构造最终的检测结果
    results = []
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        score = scores[i]
        cls = classes[i]
        label = names[cls]
        color = colors[cls]
        x1, y1, x2, y2 = box.astype(int)
        results.append({
            'label': label,
            'score': float(score),
            'box': [x1, y1, x2, y2],
            'color': color
        })

    return results

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要对其进行一些修改，以适应你的具体情况。