def gen_attrs(): # 特征值的取值集合 sets = [('long', 'not_long'), ('sweet', 'not_sweet'), ('yellow', 'not_yellow')] test_datasets = [] for i in range(20): # 使用map函数来生成一组特征值 test_datasets.append(list(map(random_attr, sets))) return test_datasets这段代码写的是什么

这段代码是一个生成测试数据集的函数，函数名为 `gen_attrs`。它定义了一个特征值的取值集合 `sets`，其中包含了三个特征：长度（`long`或`not_long`）、甜度（`sweet`或`not_sweet`）和颜色（`yellow`或`not_yellow`）。该函数使用 `map` 函数生成一组特征值，并将其添加到测试数据集（`test_datasets`）中，最终返回测试数据集。具体来说，该函数生成了20个测试数据，每个测试数据都是一个包含三个特征值的列表。特征值是从 `sets` 中随机选择生成的。

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#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import random def random_attr(pair): # 生成0-1之间的随机数 return pair[random.randint(0, 1)] def gen_attrs(): # 特征值的取值集合 sets = [('long', 'not_long'), ('sweet', 'not_sweet'), ('yellow', 'not_yellow')] test_datasets = [] for i in range(20): # 使用map函数来生成一组特征值 test_datasets.append(list(map(random_attr, sets))) return test_datasets print(gen_attrs())这段代码表示什么

这段代码是一个Python脚本，它定义了两个函数：random_attr和gen_attrs。其中，random_attr函数接收一个包含两个元素的元组，随机返回其中一个元素；gen_attrs函数生成了20组特征值，每组特征值都是一个包含三个字符串的列表，三个字符串分别表示长度、甜度和颜色等特征的取值。在生成特征值时，使用了random_attr函数来随机选择每个特征的取值。最后，gen_attrs函数返回了一个包含20个特征值列表的列表，作为测试数据集。

def get_label(self, length, sweetness, color): '''获取某一组特征值的类别''' self._attrs = [length, sweetness, color] res = {} for label in self._labels: prob = self._priori_prob[label] # 取某水果占比率 # print("各个水果的占比率：",prob) for attr in self._attrs: # 单个水果的某个特征概率除以总的某个特征概率 再乘以某水果占比率 prob *= self._likelihold_prob[label][attr] / self._evidence_prob[attr] # print(prob) res[label] = prob # print(res) return res这段代码写的是什么

这段代码是一个朴素贝叶斯分类器中的 get_label 方法，用于根据输入的三个特征值 length、sweetness 和 color，计算出每个类别对应的概率，并返回一个字典，其中键为类别，值为对应的概率。其中，priori_prob 存储了各个类别的先验概率，likelihold_prob 存储了各个类别在每个特征上的似然概率，evidence_prob 存储了每个特征的总体概率。具体的计算过程是：首先根据输入的三个特征值更新实例变量 _attrs，然后对于每个类别，在先验概率的基础上，乘以各个特征的似然概率与总体概率的比值，最后得到该类别的概率。