OneHotEncoder\(\).fit\_transform\(iris.target.reshape\(\(-1,1\)\)\)详细解释

OneHotEncoder().fit_transform(iris.target.reshape(-1,1))是一个用于对鸢尾花数据集中的目标变量进行独热编码的操作。下面是详细解释：

在机器学习中，有时候需要将分类变量转换为数值变量，以便于算法的处理和分析。而独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的分类变量转换方法之一。

在这个例子中，我们使用了sklearn库中的OneHotEncoder类来进行独热编码。首先，我们通过iris.target.reshape(-1,1)将鸢尾花数据集中的目标变量进行了重塑，将其转换为一个列向量。

然后，我们使用OneHotEncoder()创建了一个独热编码器对象。接着，我们调用fit_transform()方法对目标变量进行编码转换。fit_transform()方法会根据目标变量的取值范围，将每个取值转换为一个二进制编码的向量。

最后，返回的结果是一个稀疏矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个类别。如果某个样本属于某个类别，则对应的列上的值为1，否则为0。

相关问题

基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)的续写 要求： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target print(X[:5]) print(y[:5]) from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() print(y_one_hot[:5])

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将标签进行 one-hot 编码
encoder = OneHotEncoder()
y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray()

# 构建模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(4,)),
keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

# 修改损失函数为交叉熵函数
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y_one_hot, epochs=50, batch_size=16)

# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [7.7, 3.0, 6.1, 2.3]]
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

要进行结果数据的可视化，您需要使用某个绘图库。这里我们选择 matplotlib 库。为了可视化结果，您需要将分类结果投影到一个二维平面上。这里我们使用主成分分析（PCA）来实现。

下面是修改后的代码，它将分类结果投影到二维平面上，并绘制出不同类别的数据点：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.decomposition import PCA

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 进行主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型并进行预测
model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear')
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy score using "ovr" method:', acc)

# 绘制分类结果
x_min, x_max = X_pca[:, 0].min() - .5, X_pca[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X_pca[:, 1].min() - .5, X_pca[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdYlBu)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdYlBu)
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.show()

运行该程序，您将看到一个分类结果的可视化图像，其中不同颜色的区域表示不同的分类结果。您可以通过观察分类结果图像来了解模型的分类效果。