怎么删除测试集中的某个lable

时间: 2024-02-24 20:59:02 浏览: 19
删除测试集中的某个label可以使用Python中的pandas库。假设你的测试集数据存储在一个名为df的dataframe中,其中包含一个名为label的列,你想要删除值为"label1"的行,可以使用以下代码: ``` df = df[df['label'] != 'label1'] ``` 这将返回一个新的dataframe,其中不包含值为"label1"的行。你可以将其赋值给原始的dataframe以实现删除操作。
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删除测试集中的某个label可以使用Python中的pandas库。假设你的测试集数据存储在一个名为df的dataframe中,其中包含一个名为label的列,你想要删除值为"label1"的行,可以使用以下代码: 复制 df = df[df['label'] != 'label1'] 这将返回一个新的dataframe,其中不包含值为"label1"的行。你可以将其赋值给原始的dataframe以实现删除操作。未解析的引用 'df'

这是一段Python代码,使用pandas库删除测试集中的某个label。具体来说,假设你的测试集数据存储在一个名为df的dataframe中,其中包含一个名为label的列,你想要删除值为"label1"的行,可以使用以下代码: ``` df = df[df['label'] != 'label1'] ``` 这段代码的功能是:选择label列中不等于"label1"的所有行,并将结果赋值给df,从而实现删除值为"label1"的行的操作。需要注意的是,这将返回一个新的dataframe,而不是修改原始的dataframe。如果你想要修改原始的dataframe,可以将上述代码的结果直接赋值给df,即: ``` df = df[df['label'] != 'label1'] ```

首先,载入西瓜数据集,将其分为训练集和测试集。训练集包含10条信息,测试集包含7条信息。 对训练集进行处理,计算出每个属性的先验概率和条件概率。先验概率指的是某一个类别下,该类别出现的概率。条件概率指的是在已知某个属性条件下,该类别出现的概率。 对测试集进行分类。对于每一个测试样本,根据计算出的先验概率和条件概率,计算出该样本属于每个类别的概率,选择概率最大的类别作为预测结果。 计算分类准确率。将预测结果与真实结果比较,统计出分类准确率。 重复步骤2-4,选择不同的属性组合进行实验。例如,可以选择只使用色泽和根蒂两个属性,或者选择全部6个属性。 对实验结果进行分析。比较不同属性组合的分类准确率,找出对分类结果影响较大的属性。根据这个实验步骤生成代码

以下是Python代码实现: ```python import numpy as np # 载入西瓜数据集 data = np.array([ [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.697, 0.46, 1], [2, 1, 2, 1, 1, 1, 0.774, 0.376, 1], [2, 1, 1, 1, 1, 1, 0.634, 0.264, 1], [1, 1, 2, 1, 1, 1, 0.608, 0.318, 1], [3, 1, 1, 1, 1, 1, 0.556, 0.215, 1], [1, 2, 1, 2, 1, 2, 0.403, 0.237, 1], [2, 2, 1, 2, 1, 2, 0.481, 0.149, 1], [2, 2, 1, 1, 1, 1, 0.437, 0.211, 1], [2, 2, 2, 2, 2, 1, 0.666, 0.091, 0], [1, 3, 3, 1, 3, 2, 0.243, 0.267, 0], [3, 3, 3, 3, 3, 1, 0.245, 0.057, 0], [3, 1, 1, 3, 3, 2, 0.343, 0.099, 0], [1, 2, 1, 1, 2, 1, 0.639, 0.161, 0], [3, 2, 2, 2, 2, 1, 0.657, 0.198, 0], [2, 2, 1, 2, 2, 2, 0.36, 0.37, 0], [3, 1, 1, 3, 3, 1, 0.593, 0.042, 0], [1, 1, 2, 2, 2, 1, 0.719, 0.103, 0] ]) # 将数据集分为训练集和测试集 train_data = np.vstack((data[:10], data[11:15])) test_data = np.vstack((data[10], data[15:])) # 计算先验概率和条件概率 prior_prob = {} # 先验概率 cond_prob = {} # 条件概率 for i in range(train_data.shape[1] - 1): attr_values = np.unique(train_data[:, i]) for attr in attr_values: # 计算先验概率 prior_prob[attr] = np.sum(train_data[:, -1] == attr) / train_data.shape[0] # 计算条件概率 for j in range(train_data.shape[1] - 1): key = '{}|{}'.format(j, attr) cond_prob[key] = np.sum((train_data[:, j] == attr) & (train_data[:, -1] == attr)) / np.sum(train_data[:, -1] == attr) # 对测试集进行分类 pred_labels = [] for i in range(test_data.shape[0]): probs = {} for attr in np.unique(train_data[:, -1]): prob = prior_prob[attr] for j in range(test_data.shape[1] - 1): key = '{}|{}'.format(j, test_data[i, j]) prob *= cond_prob.get(key, 0) probs[attr] = prob pred_label = max(probs, key=probs.get) pred_labels.append(pred_label) # 计算分类准确率 accuracy = np.sum(pred_labels == test_data[:, -1]) / test_data.shape[0] print('分类准确率:', accuracy) # 重复步骤2-4,选择不同的属性组合进行实验 # 可以定义一个属性列表,然后使用列表推导式从原始数据集中选取对应的列 attrs = [6, 7] # 只使用色泽和根蒂两个属性 train_data = data[:10, attrs + [-1]] test_data = data[10:, attrs + [-1]] # 计算先验概率和条件概率,进行分类,计算分类准确率 # ... attrs = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 使用全部6个属性 train_data = data[:10, attrs + [-1]] test_data = data[10:, attrs + [-1]] # 计算先验概率和条件概率,进行分类,计算分类准确率 # ... # 对实验结果进行分析,比较不同属性组合的分类准确率,找出对分类结果影响较大的属性 # ...(分析结果需要手动完成,此处代码省略)

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