X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(x_sm, y_sm1, test_size=0.2,random_state=15, stratify=y_sm1),啥意思
时间: 2023-04-06 15:02:01 浏览: 67
这是一个机器学习中的数据集划分方法,将数据集分为训练集和测试集,其中X_train和Y_train是训练集的特征和标签,X_test和Y_test是测试集的特征和标签。train_test_split函数的参数test_size表示测试集所占比例,random_state是随机数种子,stratify参数表示按照标签的比例进行分层抽样。
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smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))
这段代码是使用SMOTE算法进行过采样处理的代码。首先使用SMOTE函数创建一个SMOTE对象,设置随机种子为42。然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理,得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本数量的40%。然后使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器,并使用fit方法训练模型。接下来,使用predict方法对测试集进行预测,得到预测结果y_pred。使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告,并使用score方法计算模型在测试集上的准确率,并打印出来。
from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)
这段代码看起来是在进行分子描述符的提取,然后使用不同的分类器进行分类。其中使用了gensim库中的word2vec模型进行分子描述符的提取,使用了mol2vec库中的MolSentence和sentences2vec函数,最后将提取得到的分子描述符和原始数据合并后,使用LogisticRegression、RandomForestClassifier和SVM进行分类,并使用evaluation_class函数进行评估。不过,由于这段代码的上下文缺失,所以无法确定具体的数据集和任务。