x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2) np.save('dataset/x_train.npy', x_train)

时间: 2023-10-23 16:41:57 浏览: 132
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将数据集分成train和val数据集

这段代码使用了`train_test_split`函数将数据集`x_data`和`y_data`划分成了训练集和验证集，其中`test_size=0.2`表示将20%的数据划分到验证集中，剩余80%的数据划分到训练集中。然后将训练集`x_train`保存为`dataset/x_train.npy`文件。`np.save()`函数是numpy库中用于将数据保存到文件中的函数，`.npy`表示将数据保存成numpy的二进制文件格式。
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随机划分数据集train、test、val

随机划分数据集train、test、val，保存数据路径文件txt，并分别保存数据到train、test、val文件夹

shape_num = input_data.shape X_row = input_data.iloc[:, :shape_num[1]-1] Y_row = input_data.iloc[:, shape_num[1]-1] train_x, val_test_x, train_y, val_test_y = train_test_split(X_row, Y_row, test_size = 0.3, shuffle = True) val_x, test_x, val_y, test_y = train_test_split(val_test_x, val_test_y, test_size = 0.5, shuffle = True)

接着，使用train_test_split函数将X和Y按照一定比例（这里是测试集占30%）划分为训练集和剩下的数据。再次使用train_test_split函数将剩下的数据按照一定比例（这里是验证集和测试集各占剩余数据的一半）划分为验证...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载和预处理 train_data = pd.read_csv('D:/wy/train.csv') test_data = pd.read_csv('D:/wy/test.csv') # 特征选择和处理 features = ['uid', 'iid'] target = 'score' X_train = train_data[features] y_train = train_data[target] X_test = test_data[features] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_val_pred = model.predict(X_val) accuracy = accuracy_score(y_val, y_val_pred) print("Validation Accuracy:", accuracy) # 预测和推荐 y_test_pred = model.predict(X_test) test_data['score'] = y_test_pred recommended_movies = test_data.sort_values(by='score', ascending=False) # 结果保存 recommended_movies[['uid', 'iid', 'score']].to_csv('D:/forecast_result.csv', index=False)

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来构建一个基于逻辑回归的电影推荐系统。首先，它读取训练和测试数据，然后选择了一些特征。接着，训练数据被划分为训练集和验证集，用于训练和评估模型。...

x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2)

这行代码使用了 train_test_split 函数将数据集 x_data 和标签集 y_data 划分为训练集和验证集，其中 test_size 参数指定了验证集占总数据集的比例，这里设置为 0.2，即验证集占 20%。函数返回四个变量，...

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=66) x_train = x_train.astype('float') y_train = y_train.astype('int') x_test = x_test.astype('float') y_test = y_test.astype('int') knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) knn.fit(x_train, y_train) y_pred = knn.predict(x_test) knn_cvscore = cross_val_score(knn,x_train,y_train,cv=5,scoring='accuracy') knn_cvmean = np.mean(knn_cvscore) print('Test score(accuracy)',knn.score(x_test,y_test)) knn_f1 = f1_score(y_test,y_pred,average='macro') print('F1 score:',knn_f1) knn_acc = accuracy_score(y_test,y_pred) print('Accuracy:',knn_acc)

这段代码是使用K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）对数据进行分类，并输出了测试集上的准确率（Test score），F1分数（F1 score），以及准确度（Accuracy）。同时，还使用了交叉验证（Cross Validation）来评估...

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data_X, data_Y, test_size=500, random_state=123)

这段代码使用了 train_test_split 函数，将 data_X 和 data_Y 分别划分为训练集和验证集。其中，test_size=500 表示将 500 条数据划分为验证集，其余数据作为训练集。random_state=123 表示设置随机种子为...

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(trainingData_rs, Y_copy, test_size=0.25, random_state=20)

而X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(trainingData_rs, Y_copy, test_size=0.25, random_state=20)是用于将数据集(trainingData_rs, Y_copy)按照一定比例(test_size=0.25)分为训练集(X_train, y_...

请帮我解读这段代码if __name__ == "__main__": data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='human') data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='celegans') GNNDataset(root='data/human') GNNDataset(root='data/celegans')

1. 调用data_split_train_val_test函数，传入参数data_root='data'和data_set='human'，进行数据集的训练、验证和测试集划分操作。 2. 调用data_split_train_val_test函数，传入参数data_root='data'和...

解释这段代码：for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores))

这段代码实现了一个 K 折交叉验证的过程，其中 X_train 是输入特征数据，y_train_forced_turnover_nolimited 是对应的标签数据。在每一次循环中，将数据集分成 K 份，每一份轮流作为验证集，其余 K-1 份作为训练集。...

import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split ts = 0.3 # Percentage of images that we want to use for testing. X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42) X_test, X_cal, y_test, y_cal

data = {"X_train": X_train, "y_train": y_train, "X_val": X_val, "y_val": y_val, "X_test": X_test, "y_test": y_test} with open("data.pkl", "wb") as f: pickle.dump(data, f) 这段代码的作用是将数据...

import os import pickle import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Sequential from keras.optimizers import adam_v2 from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, LabelBinarizer def load_data(filename=r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat'): with open(r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat', 'rb') as p_f: Xd = pickle.load(p_f, encoding="latin-1") # 提取频谱图数据和标签 spectrograms = [] labels = [] train_idx = [] val_idx = [] test_idx = [] np.random.seed(2016) a = 0 for (mod, snr) in Xd: X_mod_snr = Xd[(mod, snr)] for i in range(X_mod_snr.shape[0]): data = X_mod_snr[i, 0] frequency_spectrum = np.fft.fft(data) power_spectrum = np.abs(frequency_spectrum) ** 2 spectrograms.append(power_spectrum) labels.append(mod) train_idx += list(np.random.choice(range(a * 6000, (a + 1) * 6000), size=3600, replace=False)) val_idx += list(np.random.choice(list(set(range(a * 6000, (a + 1) * 6000)) - set(train_idx)), size=1200, replace=False)) a += 1 # 数据预处理 # 1. 将频谱图的数值范围调整到0到1之间 spectrograms_normalized = spectrograms / np.max(spectrograms) # 2. 对标签进行独热编码 label_binarizer = LabelBinarizer() labels_encoded= label_binarizer.fit_transform(labels) # transfor the label form to one-hot # 3. 划分训练集、验证集和测试集 # X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(spectrograms_normalized, labels_encoded, test_size=0.15, random_state=42) # X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) spectrogramss = np.array(spectrograms_normalized) print(spectrogramss.shape) labels = np.array(labels) X = np.vstack(spectrogramss) n_examples = X.shape[0] test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx) - set(val_idx)) np.random.shuffle(train_idx) np.random.shuffle(val_idx) np.random.shuffle(test_idx) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] print(X_train.shape) print(X_val.shape) print(X_test.shape) y_train = labels[train_idx] y_val = labels[val_idx] y_test = labels[test_idx] print(y_train.shape) print(y_val.shape) print(y_test.shape) # X_train = np.expand_dims(X_train,axis=-1) # X_test = np.expand_dims(X_test,axis=-1) # print(X_train.shape) return (mod, snr), (X_train, y_train), (X_val, y_val), (X_test, y_test) 这是我的数据预处理代码

你的数据预处理代码看起来很完整。它首先加载pickle文件，然后提取频谱图数据和标签。接下来，它对频谱图数据进行归一化处理，并对标签进行独热编码。最后，它将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并返回这些数据...

修改代码，使得输出结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.01 dropout_rate = 0.7 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc =...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt....

X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) rfc.fit(X_train,Y_train) RandomForestClassifier(max_depth=2, n_estimators=20) rfc.score(X_test,Y_test) rfc.predict(X_test) scores = cross_val_score(rfc,X,Y,cv=9) scores.mean() from sklearn.model_selection import GridSearchCV#网格化搜索 param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y)

接着，使用交叉验证（cross_val_score）来评估模型的性能。最后，使用网格化搜索（GridSearchCV）来选取最优的超参数组合（n_estimators、max_features和max_depth）来优化模型的性能。 需要注意的是，由于没有提供...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:/Salary_data.csv") # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 将分类变量转换为虚拟变量 data = pd.get_dummies(data) # 将特征和目标变量分开 X = data.drop('Salary', axis=1) y = data['Salary'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建KNN回归器 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 在训练集上拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = knn.score(X_test, y_test) print("R-squared score:", score) R-squared score: 0.6441725303407546 绘制可视化

min_val = min(y_test.min(), y_pred.min()) max_val = max(y_test.max(), y_pred.max()) plt.plot([min_val, max_val], [min_val, max_val], '--', color='red') plt.show() 这段代码将生成一个散点图，其中x...

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数（可选超参数包括训练迭代次数，学习率，网络结构等）的代码，原来的神经网络模型如下：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val), verbose=0) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=...
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资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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