需要将 target_names 定义为目标变量的所有类别名称,怎么定义
时间: 2024-02-17 19:03:36 浏览: 42
要将 target_names 定义为目标变量的所有类别名称,可以使用以下代码:
```
target_names = ['class_name_1', 'class_name_2', 'class_name_3', ...]
```
其中,`class_name_1`、`class_name_2`、`class_name_3` 等表示目标变量中的不同类别名称。您需要将其替换为实际的类别名称。
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为每句代码做注释:def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)
这段代码定义了一个名为`data_set_split`的函数,其作用是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集,并将划分后的数据存储到目标文件夹中。具体来说,以下是对每行代码的注释:
```
def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):
```
定义一个名为`data_set_split`的函数,接受3个参数:原始数据所在文件夹路径`src_data_folder`、划分后数据存储的目标文件夹路径`target_data_folder`,以及训练集、验证集、测试集的划分比例,默认值分别为0.8、0.1、0.1。
```
print("开始数据集划分")
```
在函数执行时,打印一条信息,表示开始进行数据集划分。
```
class_names = os.listdir(src_data_folder)
```
使用`os`模块中的`listdir`函数,获取原始数据文件夹中的所有子文件夹名称,保存到`class_names`列表中。
```
split_names = ['train', 'val', 'test']
```
定义一个包含3个元素的列表,分别表示划分后的3个数据集的名称。
```
for split_name in split_names:
split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
if os.path.isdir(split_path):
pass
else:
os.mkdir(split_path)
```
对于每个划分后的数据集,将其存储的路径保存到`split_path`变量中,并检查该路径是否已存在。如果不存在,则使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。
```
for class_name in class_names:
class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
if os.path.isdir(class_split_path):
pass
else:
os.mkdir(class_split_path)
```
对于每个原始数据子文件夹,在划分后的每个数据集中创建一个相应的子文件夹,并将其存储的路径保存到`class_split_path`变量中。如果该路径已存在,则跳过;否则,使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。
NameError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_180/2531880557.py in <module> 30 from sklearn.tree import plot_tree 31 ---> 32 plt.figure(figsize=(20,10)) 33 plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True) 34 plt.show() NameError: name 'plt' is not defined、
这个错误提示表明在代码中使用了plt变量,但是该变量未被定义。通常情况下,这是由于忘记导入matplotlib库中的pyplot模块导致的。你需要在代码中加入以下导入语句,确保plt变量被正确定义:
```
import matplotlib.pyplot as plt
```
加入这个导入语句后,你应该可以成功运行代码并生成所需的图形。