alpha_A = bootstrap_sample[['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10']].mean(axis=1).std()为什么这串代码会标一个波浪线
时间: 2023-08-20 20:09:59 浏览: 36
这串代码出现波浪线的原因是因为 `bootstrap_sample` 是一个函数,而不是一个DataFrame。因此,你不能像 `bootstrap_sample[['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10']]` 这样使用索引和列名来获取子集。
如果你想计算 `bootstrap_sample` 中列 'A1' 到 'A10' 的均值并计算标准差,你需要修改代码如下:
```python
alpha_A = np.mean(bootstrap_sample[:, 0:10], axis=1).std()
```
在这个修改后的代码中,我们使用了索引和切片操作 `[:, 0:10]` 来获取 `bootstrap_sample` 中的列 'A1' 到 'A10' 的子集。然后,我们计算每行的均值,并计算这些均值的标准差。
请注意,这只是一个示例,你需要确保 `bootstrap_sample` 是一个NumPy数组或Pandas DataFrame,并对其进行适当的索引和切片操作来获取你所需的列。
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bag_clf = BaggingClassifier(SVC(),n_estimators=500, max_samples=1.0, bootstrap=True, n_jobs=-1,oob_score=True)
这段代码使用了 BaggingClassifier 类来对 SVM 进行集成学习。BaggingClassifier 是一种基于集成学习的分类器,它通过对训练数据进行有放回抽样(bootstrap)来生成多个子集,然后在每个子集上训练一个基分类器,最终通过投票或平均等方式来集成多个基分类器的结果。在这段代码中,我们使用了 SVM 作为基分类器,n_estimators=500 表示我们要生成 500 个子集,max_samples=1.0 表示每个子集的样本数占原始样本数的比例为 1,bootstrap=True 表示采用有放回抽样,n_jobs=-1 表示使用所有的 CPU 核心来训练基分类器,oob_score=True 表示使用袋外样本来评估模型的泛化能力。
bag = BaggingClassifier(base_estimator=tree,n_estimators=500, max_samples=1.0,max_features=1.0, bootstrap=True, bootstrap_features=False, n_jobs=1, random_state=1)
这是一个基于决策树的Bagging分类器,其参数说明如下:
- `base_estimator`:基础分类器,这里采用决策树作为基础分类器;
- `n_estimators`:集成分类器的数量,这里设置为500;
- `max_samples`:每个子集的样本数或比例,这里设置为1.0表示采用原始的训练集;
- `max_features`:每个子集的特征数或比例,这里设置为1.0表示采用原始的特征集;
- `bootstrap`:是否进行有放回的随机采样,这里设置为True表示进行有放回的随机采样;
- `bootstrap_features`:是否进行有放回的随机特征选择,这里设置为False表示不进行有放回的随机特征选择;
- `n_jobs`:并行处理的数量,这里设置为1表示不使用并行处理;
- `random_state`:随机数生成器的种子,这里设置为1。