解析 def learning_curve(self, depth, X_train, y_train, X_test, y_test): sizes = np.round(np.linspace(1, len(X_train), 50)) train_err = np.zeros(len(sizes)) test_err = np.zeros(len(sizes)) for i, s in enumerate(sizes): s = int(s) regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=depth) regressor.fit(X_train[:s], y_train[:s]) train_err[i] = self.performance_metric(y_train[:s], regressor.predict(X_train[:s])) test_err[i] = self.performance_metric(y_test, regressor.predict(X_test)) self.learning_curve_graph(depth, sizes, train_err, test_err)
时间: 2024-04-28 15:19:11 浏览: 99
这段代码实现了一个决策树回归器的学习曲线的绘制。输入参数包括决策树的最大深度depth,训练集X_train和y_train,测试集X_test和y_test。在函数内部,先生成一个包含50个元素的等差数列,表示训练集大小的变化范围,然后分别初始化训练误差和测试误差的数组。接下来进入循环,每次循环中根据当前训练集大小s,创建一个最大深度为depth的决策树回归器,然后使用前s个训练样本对其进行拟合,并计算训练误差和测试误差。最后,将训练误差和测试误差存入数组中。最后一行调用了一个名为learning_curve_graph的函数,用于绘制学习曲线图。
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class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码
这是一个K最近邻分类器的Python实现,以下是每一行代码的注释:
```
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
# 训练函数,输入训练数据X和对应的标签y
def train(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
# 预测函数,输入测试数据X和参数k表示选择的最近邻数,默认为1
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集的大小
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集的大小
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 创建一个距离矩阵,大小为(num_test, num_train)
# 计算测试数据集和训练数据集之间的距离
d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) # 先计算两个矩阵的乘积,再将结果乘以-2
d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) # 计算测试数据集中每个数据的平方和
d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) # 计算训练数据集中每个数据的平方和
dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) # 计算欧几里得距离
y_pred = np.zeros(num_test) # 创建一个长度为num_test的数组,用于存储预测结果
# 针对每个测试数据,选出距离最近的k个训练数据,并进行分类
for i in range(num_test):
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] # 选出距离最近的k个训练数据
y_kclose = self.y_train[dist_k_min] # 获取这k个训练数据的标签
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) # 对这k个训练数据的标签进行投票,选出最多的标签作为预测结果
return y_pred
```
感知机学习算法定义实例方法score函数class Perception_model: def __init__(self,n): self.w=np.zeros(n,dtype=np.float32) self.b=0 self.l_rate=0.1 def sign(self,x): y=np.dot(x,self.w)+self.b return y def fit(self,X_train,y_train): is_wrong=True while is_wrong: is_wrong=False for i in range(len(X_train)): if y_train[i]*self.sign(X_train[i])<=0: self.w=self.w+self.l_rate*np.dot(y_train[i],X_train[i]) self.b=self.b+self.l_rate*y_train[i] is_wrong=True def score(self,X_test,y_test):
该类实现了感知机算法的模型训练和预测功能。其中score函数用于评估模型在测试集上的性能,返回模型在测试集上的准确率。
具体实现如下:
```python
class Perception_model:
def __init__(self,n):
self.w=np.zeros(n,dtype=np.float32) # 初始化权重向量w,长度为n
self.b=0 # 初始化偏置b
self.l_rate=0.1 # 学习率
def sign(self,x):
y=np.dot(x,self.w)+self.b # 计算wx+b
return y
def fit(self,X_train,y_train):
is_wrong=True
while is_wrong:
is_wrong=False
for i in range(len(X_train)):
if y_train[i]*self.sign(X_train[i])<=0: # 如果分类错误
self.w=self.w+self.l_rate*np.dot(y_train[i],X_train[i]) # 更新权重向量w
self.b=self.b+self.l_rate*y_train[i] # 更新偏置b
is_wrong=True
def score(self,X_test,y_test):
correct=0
for i in range(len(X_test)):
if y_test[i]*self.sign(X_test[i])>0: # 如果分类正确
correct+=1
return correct/len(X_test) # 返回准确率
```
其中,构造函数`__init__`初始化了模型参数,包括权重向量`w`、偏置`b`和学习率`l_rate`。
`sign`方法用于计算输入样本`x`的预测值,即$wx+b$。
`fit`方法用于训练模型,其中`X_train`和`y_train`分别表示训练集的特征和标签。该方法采用了随机梯度下降法更新模型参数,直到所有样本都分类正确为止。
`score`方法用于评估模型在测试集上的性能。首先,对于测试集中的每个样本,计算模型的预测值,并与真实标签进行比较。如果预测值与真实标签符号相同,则分类正确。最后,计算分类正确的样本数占总样本数的比例,作为模型在测试集上的准确率。
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