#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中 %matplotlib inline from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试划分 Xtain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) #确定随机的样本,使数值不再变化 clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) rfc=RandomForestClassifier(random_state=0) clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) rfc=rfc.fit(Xtrain,Ytrain) score_c=clf.score(Xtest,Ytest) score_r=rfc.score(Xtest,Ytest) #.format一个连接,一棵树和随机森林返回的结果,一般随机森林的准确性会更高一点 print("single Tree:{}".format(score_c),"random Forest:{}".format(score_r))

时间: 2024-04-16 21:25:24 浏览: 119
PDF

matplotlib.pyplot笔记

你的代码片段中使用了 `%matplotlib inline` 这个魔术命令,该命令用于在 Jupyter Notebook 中将 matplotlib 图表直接嵌入到 Notebook 中。但是,在你的代码中,我没有看到导入 matplotlib 的语句,也没有看到你使用 matplotlib 来创建图表并显示。 在你的代码中,你只是使用了 `print()` 函数来打印单一决策树和随机森林分类器的准确性。如果你想直接在 Notebook 中显示图表,你需要使用 matplotlib 的绘图函数(例如 `plt.plot()`、`plt.scatter()` 等)来创建图表,并使用 `plt.show()` 函数来显示图表。 以下是一个示例,显示如何在 Notebook 中创建一个简单的柱状图: ```python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # 假设你已经计算了两个模型的分数 score_c = 0.85 score_r = 0.92 # 创建柱状图 plt.bar(['Single Tree', 'Random Forest'], [score_c, score_r]) plt.xlabel('Model') plt.ylabel('Accuracy') plt.title('Model Comparison') # 显示图表 plt.show() ``` 你可以根据你的需求和数据来调整图表的类型和样式。希望这能帮助到你!如果你有更多问题,请随时提问。
阅读全文

相关推荐

请根据以下代码,补全并完成任务代码:作业:考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569(正样本212条,负样本357条) 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC(可以考虑是否使用核函数),类似步骤(1),(2), 自己调参(比如高斯核函数的gamma参数,C参数),寻找最优分类结果。from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show() #(1) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型,添加参数 min_samples_leaf tree = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=1) # 定义参数空间 param_grid = {'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) #(2) from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() bagging = BaggingClassifier(tree) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import pickle import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import streamlit_echarts as st_echarts from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,f1_score def pivot_bar(data): option = { "xAxis":{ "type":"category", "data":data.index.tolist() }, "legend":{}, "yAxis":{ "type":"value" }, "series":[ ] }; for i in data.columns: option["series"].append({"data":data[i].tolist(),"name":i,"type":"bar"}) return option st.markdown("mode pracitce") st.sidebar.markdown("mode pracitce") df=pd.read_csv(r"D:\课程数据\old.csv") st.table(df.head()) with st.form("form"): index_val = st.multiselect("choose index",df.columns,["Response"]) agg_fuc = st.selectbox("choose a way",[np.mean,len,np.sum]) submitted1 = st.form_submit_button("Submit") if submitted1: z=df.pivot_table(index=index_val,aggfunc = agg_fuc) st.table(z) st_echarts(pivot_bar(z)) df_copy = df.copy() df_copy.drop(axis=1,columns="Name",inplace=True) df_copy["Response"]=df_copy["Response"].map({"no":0,"yes":1}) df_copy=pd.get_dummies(df_copy,columns=["Gender","Area","Email","Mobile"]) st.table(df_copy.head()) y=df_copy["Response"].values x=df_copy.drop(axis=1,columns="Response").values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2) with st.form("my_form"): estimators0 = st.slider("estimators",0,100,10) max_depth0 = st.slider("max_depth",1,10,2) submitted = st.form_submit_button("Submit") if "model" not in st.session_state: st.session_state.model = RandomForestClassifier(n_estimators=estimators0,max_depth=max_depth0, random_state=1234) st.session_state.model.fit(X_train, y_train) y_pred = st.session_state.model.predict(X_test) st.table(confusion_matrix(y_test, y_pred)) st.write(f1_score(y_test, y_pred)) if st.button("save model"): pkl_filename = "D:\\pickle_model.pkl" with open(pkl_filename, 'wb') as file: pickle.dump(st.session_state.model, file) 会出什么错误

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

最新推荐

recommend-type

建筑工地扬尘治理与文明施工检查表.docx

建筑工地扬尘治理与文明施工检查表.docx
recommend-type

基于java的个性化旅游攻略定制系统设计与实现.docx

基于java的个性化旅游攻略定制系统设计与实现.docx
recommend-type

数学建模培训资料 数学建模实战题目真题答案解析解题过程&论文报告 导弹追击模型的建立与求解 共6页.pdf

数学建模培训资料 数学建模实战题目真题答案解析解题过程&论文报告 导弹追击模型的建立与求解 共6页.pdf
recommend-type

基础课程辅助教学-JAVA-基于springBoot程序设计基础课程辅助教学系统设计与实现

基础课程辅助教学-JAVA-基于springBoot程序设计基础课程辅助教学系统设计与实现
recommend-type

用springmvc实现的校园选课管理系统

适用人群:大学生 自学者 使用场景:大学生毕设 自学者练手项目 学习与交流 其它说明:部分资源来源网络及开源社区、仅供参考与学习、不可商用、若有侵权请联系删除! 内容概要:用springmvc实现的校园选课管理系统
recommend-type

俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

资源摘要信息:"实时交通标志检测" 在当今社会,随着道路网络的不断扩展和汽车数量的急剧增加,交通标志的正确识别对于驾驶安全具有极其重要的意义。为了提升自动驾驶汽车或辅助驾驶系统的性能,研究者们开发了各种算法来实现实时交通标志检测。本文将详细介绍一项关于实时交通标志检测的研究工作及其相关技术和应用。 ### 俄罗斯交通标志数据集(RTSD) 俄罗斯交通标志数据集(RTSD)是专门为训练和测试交通标志识别算法而设计的数据集。数据集内容丰富,包含了大量的带标记帧、交通符号类别、实际的物理交通标志以及符号图像。具体来看,数据集提供了以下重要信息: - 179138个带标记的帧:这些帧来源于实际的道路视频,每个帧中可能包含一个或多个交通标志,每个标志都经过了精确的标注和分类。 - 156个符号类别:涵盖了俄罗斯境内常用的各种交通标志,每个类别都有对应的图像样本。 - 15630个物理符号:这些是实际存在的交通标志实物,用于训练和验证算法的准确性。 - 104358个符号图像:这是一系列经过人工标记的交通标志图片,可以用于机器学习模型的训练。 ### 实时交通标志检测模型 在该领域中,深度学习模型尤其是卷积神经网络(CNN)已经成为实现交通标志检测的关键技术。在描述中提到了使用了yolo4-tiny模型。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,YOLO4-tiny是YOLO系列的一个轻量级版本,它在保持较高准确率的同时大幅度减少计算资源的需求,适合在嵌入式设备或具有计算能力限制的环境中使用。 ### YOLO4-tiny模型的特性和优势 - **实时性**:YOLO模型能够实时检测图像中的对象,处理速度远超传统的目标检测算法。 - **准确性**:尽管是轻量级模型,YOLO4-tiny在多数情况下仍能保持较高的检测准确性。 - **易集成**:适用于各种应用,包括移动设备和嵌入式系统,易于集成到不同的项目中。 - **可扩展性**:模型可以针对特定的应用场景进行微调,提高特定类别目标的检测精度。 ### 应用场景 实时交通标志检测技术的应用范围非常广泛,包括但不限于: - 自动驾驶汽车:在自动驾驶系统中,能够实时准确地识别交通标志是保证行车安全的基础。 - 智能交通系统:交通标志的实时检测可以用于交通流量监控、违规检测等。 - 辅助驾驶系统:在辅助驾驶系统中,交通标志的自动检测可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则,提升行驶安全。 - 车辆导航系统:通过实时识别交通标志,导航系统可以提供更加精确的路线规划和预警服务。 ### 关键技术点 - **图像处理技术**:包括图像采集、预处理、增强等步骤,为后续的识别模型提供高质量的输入。 - **深度学习技术**:利用深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)进行特征提取和模式识别。 - **数据集构建**:构建大规模、多样化的高质量数据集对于训练准确的模型至关重要。 ### 结论 本文介绍的俄罗斯交通标志数据集以及使用YOLO4-tiny模型进行实时交通标志检测的研究工作,显示了在该领域应用最新技术的可能性。随着计算机视觉技术的不断进步,实时交通标志检测算法将变得更加准确和高效,进一步推动自动驾驶和智能交通的发展。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

预测区间与置信区间:机器学习中的差异与联系

# 1. 机器学习中的统计基础 在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了理解大数据的关键途径。在这一章节中,我们将探索机器学习与统计学之间密不可分的关系,重点介绍统计学在机器学习中的核心地位及其应用。我们将从最基本的统计概念入手,为读者建立起机器学习中的统计基础。 ## 1.1 统计学的核心概念 统计学为我们提供了一套强大的工具,用以描述、分析以及从数据中得出结论。核心概念包括均值、方差、标准差等描述性统计指标,它们是理解数据集基本特征的关键。 ## 1.2 统计推断基础 统计推断是建立在概率论基础上的,允许我们在有限的数据样本上做出关于整体的结论。我们将解释置信区间和假设检验等基本概念
recommend-type

基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

基于KNN(K-Nearest Neighbors,最近邻算法)实现摄像头实时抓取图像并识别0-9数字的Python代码需要几个步骤,包括数据预处理、训练模型和实际应用。这里是一个简化版本的示例: ```python # 导入必要的库 import cv2 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # 数据预处理:假设你已经有一个包含手写数字的训练集 # 这里只是一个简化的例子,实际情况下你需要一个完整的图像数据集 # X_train (特征矩阵) 和 y_train (标签) X_train
recommend-type

易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

资源摘要信息:"文件批量改名工具-易语言"是一个专门用于批量修改文件名的软件工具,它采用的编程语言是“易语言”,该语言是为中文用户设计的,其特点是使用中文作为编程关键字,使得中文用户能够更加容易地编写程序代码。该工具在用户界面上使用了Ex_Dui库进行美化,Ex_Dui是一个基于易语言开发的UI界面库,能够让开发的应用程序界面更美观、更具有现代感,增加了用户体验的舒适度。 【易语言知识点】: 易语言是一种简单易学的编程语言,特别适合没有编程基础的初学者。它采用了全中文的关键字和语法结构,支持面向对象的编程方式。易语言支持Windows平台的应用开发,并且可以轻松调用Windows API,实现复杂的功能。易语言的开发环境提供了丰富的组件和模块,使得开发各种应用程序变得更加高效。 【Ex_Dui知识点】: Ex_Dui是一个专为易语言设计的UI(用户界面)库,它为易语言开发的应用程序提供了大量的预制控件和风格,允许开发者快速地制作出外观漂亮、操作流畅的界面。使用Ex_Dui库可以避免编写繁琐的界面绘制代码,提高开发效率,同时使得最终的软件产品能够更加吸引用户。 【开源大赛知识点】: 2019开源大赛(第四届)是指在2019年举行的第四届开源软件开发竞赛活动。这类活动通常由开源社区或相关组织举办,旨在鼓励开发者贡献开源项目,推广开源文化和技术交流,提高软件开发的透明度和协作性。参与开源大赛的作品往往需要遵循开放源代码的许可协议,允许其他开发者自由使用、修改和分发代码。 【压缩包子文件的文件名称列表知识点】: 文件名称列表中包含了几个关键文件: - libexdui.dll:这显然是一个动态链接库文件,即DLL文件,它是由Ex_Dui库提供的,用于提供程序运行时所需的库函数和资源。DLL文件可以让程序调用相应的函数,实现特定的功能。 - 文件批量改名工具.e:这可能是易语言编写的主程序文件,带有.e扩展名,表明它是一个易语言源代码文件。 - Default.ext:这个文件名没有给出具体扩展名,可能是一个配置文件或默认设置文件,用户可以通过修改它来自定义软件的行为。 - Source:这可能是一个包含易语言源代码的目录,里面应该包含了文件批量改名工具的源代码,供开发者阅读和学习。 - Res:这个目录通常用于存放资源文件,如图形、声音等。在易语言项目中,Res目录下可能存放了程序运行所需的各种资源文件。 通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析,我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程,并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中,是开发者为用户提供的一个实用工具,用于提高处理文件时的效率。