model=CascadeForestRegressor(random_state=1) model.fit(X_train,y_train) y_pred=model.predict(X_test) y_test1=pd.DataFrame(y_test) y_pred1=pd.DataFrame(y_pred) y_test1.to_csv(r'C:\wendy\20230408\y_test_noJHK.csv',index=False) y_pred1.to_csv(r'C:\wendy\20230408\y_pred_noJHK.csv',index=False) from sklearn.metrics import explained_variance_score score=explained_variance_score(y_test,y_pred) print('evs: %.2f%%' %(score*100.0)) mse=mean_squared_error(y_test,y_pred) print("\nTesting MSE: {:.3f}".format(mse))

时间: 2024-04-11 13:30:57 浏览: 202
这段代码使用了级联森林回归模型(CascadeForestRegressor)进行预测。首先,创建了一个CascadeForestRegressor对象,并设置了随机种子为1。然后,调用fit方法对训练集进行训练,使用predict方法对测试集进行预测,并将预测结果保存到y_pred中。 接下来,将y_test和y_pred转换为DataFrame,并将其保存为CSV文件。 然后,导入了explained_variance_score和mean_squared_error两个指标。使用explained_variance_score计算解释方差分数,用于评估模型的预测性能。使用mean_squared_error计算均方误差(MSE),用于评估模型的预测误差。 最后,打印出解释方差分数和测试集的均方误差。 你可以根据需要修改文件路径和文件名,并根据实际情况选择其他评估指标来评估模型的性能。
相关问题

#划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['type'], axis=1), data['type'], test_size=0.2, random_state=42) #构建决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dt_model.fit(X_train, y_train) #构建支持向量机模型 svm_model = SVC(random_state=42) svm_model.fit(X_train, y_train) #在测试集上进行预测,并计算准确性 y_pred_dt = dt_model.predict(X_test) dt_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_dt) y_pred_svm = svm_model.predict(X_test) svm_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_svm) print("决策树准确性:", dt_accuracy) print("支持向量机准确性:", svm_accuracy)

这段代码是用来训练和测试两个分类模型(决策树和支持向量机),并评估它们的准确性。 首先,使用 `train_test_split` 方法将数据集分为训练集和测试集,其中训练集占比为 80%。然后,分别使用 `DecisionTreeClassifier` 和 `SVC` 方法构建决策树和支持向量机两个模型,并在训练集上进行拟合。接着,用两个模型对测试集进行预测,使用 `accuracy_score` 方法计算出两个模型的准确性。最后,将两个模型的准确性打印出来,以便比较它们的表现。 这个过程是机器学习中常见的模型建立、训练和评估的流程,目的是找到一个在测试集上表现良好的模型,以便用于预测新的未知样本。

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

这段代码是一个随机森林回归模型的训练和预测过程。首先,将数据集中除了第一列和最后一列以外的列赋值给变量X,将数据集中第一列赋值给变量y。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。接下来,使用StandardScaler对X_train和X_test进行标准化处理。最后,使用RandomForestRegressor对训练集进行拟合,然后分别对训练集和测试集进行预测,并将测试集的预测结果打印出来。
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import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

修改代码,使得输出结果是可重复的:# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.01 dropout_rate = 0.7 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

将这段代码改为输出的AUC、f1_score、Accuracy是可重复的:# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载葡萄酒数据集 wine = load_wine() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("7:3的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为3:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.25, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred1 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("3:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为4:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred2 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("4:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为9:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.1, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred3 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("9:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test))

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