trainData, testData = train_test_split(data, test_size=0.3)
时间: 2023-11-06 07:01:18 浏览: 37
trainData和testData是通过train_test_split函数将data按照一定比例分割而得到的训练数据和测试数据。在给定的例子中,trainData占data的70%,testData占data的30%。根据参数test_size=0.3,我们可以得知,testData的比例为0.3,即30%。
相关问题
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split wine = load_wine() # 加载数据 data = wine.data # 属性列 target = wine.target # 标签列 # 划分训练集、测试集 traindata, testdata, traintarget, testtarget = \ train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=1234) model_rf = RandomForestClassifier() # 确定随机森林参数 model_rf.fit(traindata, traintarget) # 拟合数据 print("建立的随机森林模型为:\n", model_rf)解读这段代码
这段代码使用了 scikit-learn 中的随机森林分类器 (RandomForestClassifier) 来对葡萄酒数据集进行分类。主要步骤如下:
1.导入必要的库和数据集:从 scikit-learn 中导入随机森林分类器、葡萄酒数据集以及训练集和测试集分割工具。
2.加载数据:将葡萄酒数据集中的属性列和标签列分别赋值给变量 data 和 target。
3.划分训练集和测试集:使用 train_test_split 函数将数据集按照 8:2 的比例分割成训练集和测试集。
4.建立随机森林模型:创建一个默认参数的随机森林分类器的实例,存储在变量 model_rf 中。
5.拟合数据:使用 fit 函数将训练数据放入模型中进行训练。
6.输出模型:打印出建立的随机森林模型的信息。
此代码的目的是训练一个随机森林分类器,并利用该模型对葡萄酒数据集进行分类预测。
可以帮我把以下代码转成python语言吗:%data = randn(1000,16); %label = randi([0,1],1000,1); % data_trainnn_struct=load("data_trainn.mat"); label_trainnn_struct=load("label_trainn.mat"); data_trainnn=data_trainnn_struct.data; label_trainnn=label_trainnn_struct.label; % 数据预处理 data = zscore(data_trainnn); % 标准化数据 label = categorical(label_trainnn); % 标签划分为分类变量类型 % 进行数据集的划分 cv = cvpartition(length(label_trainnn), 'HoldOut', 0.3); idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); trainData = data(idxTrain,:); trainLabel = label(idxTrain); testData = data(idxTest,:); testLabel = label(idxTest); % 训练分类器 mdl = fitcecoc(trainData, trainLabel); % 预测测试集 predLabel = predict(mdl, testData); % 计算准确率 accuracy = sum(predLabel == testLabel)/numel(testLabel); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); newData = data_filtered'; %代入滤波数据 % 对未知的样本进行数据预处理 newData = zscore(newData); % 训练完毕的分类器 predLabel = predict(mdl, newData); predLabels = double(predLabel); anss=0; %划分标准 avg = mean(predLabels); if abs(avg - 0.5) < 1 anss=1; elseif abs(avg) >= 1.5 anss=0; end
以下是转换后的 Python 代码:
```python
import numpy as np
from scipy.io import loadmat
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据和标签
data = np.random.randn(1000, 16)
label = np.random.randint(2, size=(1000,))
data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat')
data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data_trainnn)
label = label_trainnn.astype('category')
# 进行数据集的划分
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(
data, label, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练分类器
clf = SVC(decision_function_shape='ovo')
clf.fit(train_data, train_label)
# 预测测试集
pred_label = clf.predict(test_data)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_label, pred_label)
print('Accuracy:', accuracy)
# 对未知的样本进行数据预处理
new_data = data_filtered.T
# 数据预处理
new_data = scaler.transform(new_data)
# 预测未知样本
pred_label = clf.predict(new_data)
pred_labels = pred_label.astype(int)
# 划分标准
avg = pred_labels.mean()
if abs(avg - 0.5) < 1:
anss = 1
elif abs(avg) >= 1.5:
anss = 0
```
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