train_indices.pkl
时间: 2023-06-10 13:07:27 浏览: 44
`train_indices.pkl` 是一个 pickle 文件,其中包含用于训练模型的数据集的索引。它通常在数据集预处理过程中生成,并用于将数据集分成训练集和验证集。在训练模型时,我们使用训练集进行训练,并使用验证集评估模型的性能。由于训练集和验证集的划分可以影响模型的性能,因此我们通常会多次尝试不同的划分,并选择表现最好的划分作为最终的划分。
相关问题
train_generator.class_indices.items
train_generator.class_indices.items 是一个函数,它会返回一个由训练集图像的类别和对应索引值组成的字典项列表。
在机器学习中,一般的任务是将输入的图像分到不同的类别中。为了进行训练和预测,每个类别需要一个唯一的标识符。train_generator.class_indices 属性提供了类别和对应的索引值之间的映射。例如,假设我们有三个类别:"猫","狗"和"鸟",对应的索引值分别为0,1和2。那么 train_generator.class_indices 的结果就是一个字典项列表,其中包含三个键值对:{"猫": 0, "狗": 1, "鸟": 2}。
这个字典项列表可以用于多种用途。例如,可以将其用作训练集图像的标签,将图像文件名与其对应的索引值匹配起来。还可以用于对测试集图像进行预测,将模型输出的概率分布对应到相应的类别。通过 train_generator.class_indices.items 可以获取到这个字典项列表,以便在需要时进行索引和转换。
总之,train_generator.class_indices.items 返回一个包含训练集图像类别和对应索引值的字典项列表,可以在分类任务中用于标签匹配和预测结果的索引转换。
% Data preparation data = readtable('Attrition_train.csv'); n = size(data, 1); train_ratio = 0.8; train_size = floor(n * train_ratio); train_indices = randsample(n, train_size); test_indices = setdiff(1:n, train_indices); train_data = data(train_indices, :); train_labels = data(train_indices, end); test_data = data(test_indices, :); test_labels = data(test_indices, end); % Model training k = 5; model = knnsearch(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k); % Model test predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1)); accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);报错:参数名称 NumNeighbors 无效。代码更改
根据MATLAB官方文档,`knnsearch`函数的第二个参数应该是查询点的坐标,而不是标签。所以,你需要将第二个参数从 `train_labels` 改为 `train_data(:, 1:end-1)`。同时,在 `knnsearch` 函数中,`NumNeighbors` 参数应该放在函数名之后,而不是放在参数列表中。最终的修改后代码如下所示:
```
% Data preparation
data = readtable('Attrition_train.csv');
n = size(data, 1);
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(n * train_ratio);
train_indices = randsample(n, train_size);
test_indices = setdiff(1:n, train_indices);
train_data = data(train_indices, :);
train_labels = train_data.Attrition;
train_data = train_data(:, 1:end-1);
test_data = data(test_indices, :);
test_labels = test_data.Attrition;
test_data = test_data(:, 1:end-1);
% Model training
k = 5;
model = knnsearch(train_data, train_data, 'K', k);
% Model test
predictions = predict(model, test_data);
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
注意,我还对数据的读取和预处理部分进行了一些修改,以确保程序能够正确运行。