解释一下X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=42)

时间: 2023-10-23 12:42:07 浏览: 29
PY

数据集分割train和test程序

这行代码是用来将数据集分成训练集和测试集的。其中，X代表输入特征矩阵，Y代表对应的标签。test_size=0.2表示将数据集分成80%的训练集和20%的测试集，random_state=42表示随机数种子，保证每次分割数据集的结果相同。具体来说，训练集用来训练模型，测试集用来评估模型的性能和泛化能力，防止模型过拟合训练集。
阅读全文

相关推荐

py

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
zip

URL的train和test的数据

URL的train和test的数据

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 train_test_split 方法将 data 和 target 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

首先，使用train_test_split函数将原始数据集X和标签y按照test_size参数的比例（30%）划分为训练集X_train和y_train，测试集X_test和y_test。 接着，再次使用train_test_split函数，将X_test和y_test按照test_size...

解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)

这段代码是一个数据分割函数，用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练...最后，函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据，分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中，并输出了各自的形状。

def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部调用split_data函数并保存返回值到全局变量中报错could not convert string to float:

你可以检查一下entry.get()返回的具体内容是否为一个有效的浮点数，例如： test_size_str = entry.get() print(test_size_str) test_size = float(test_size_str) 如果entry.get()返回的不是一个...

X_train, X_val_test, y_train, y_val_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_test, y_val_test, test_size=0.33, random_state=42)

此时，变量X_train存储训练集的特征数据，y_train存储训练集的标签数据，变量X_val存储验证集的特征数据，y_val存储验证集的标签数据，变量X_test存储测试集的特征数据，y_test存储测试集的标签数据。

请解释一下x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(one_falx, one_y, test_size=0.25)

以上代码是用来将数据集分成训练集和测试集的。其中，one_falx是特征数据集，one_y是标签数据集，test_size=...x_train和y_train分别是训练集的特征数据和标签数据，x_test和y_test则是测试集的特征数据和标签数据。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码

- x_train和x_test是特征数据的训练集和测试集。 - y_train和y_test是目标变量（或标签）的训练集和测试集。 - train_test_split是一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。 - dataframe是包含特征...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 1、获取鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 对鸢尾花数据集进行分割 # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) print("x_train:\n", x_train.shape) # 随机数种子 x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) print("如果随机数种子不一致：\n", x_train == x_train1) print("如果随机数种子一致：\n", x_train1 == x_train2)请根据上述代码写一份详细解析

这段代码主要是利用sklearn库中的load_iris函数来获取鸢尾花数据集，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含特征值x_train和目标值y_train，测试集包含特征值x_test和目标值y_test...

解释下x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42)

x_train、y_train、x_test、y_test 是机器学习中常用的训练集和测试集。train_test_split() 是一个函数，它可以将数据集分成训练集和测试集。其中，x 是特征数据，y 是目标数据。test_size=0.2 表示将数据集按照 8:2...

x = train['contents_clean'][:10000] y = train['label'][:10000] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2) vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2)) ####考虑二维的特征 临近的两个特征组合 X_train_vec = vec.fit_transform(x_train) X_test_vec = vec.transform(x_test) display(X_train_vec, X_test_vec) from sklearn.feature_selection import SelectKBest X_train_vec = X_train_vec.astype(np.float32) X_test_vec = X_test_vec.astype(np.float32) selector = SelectKBest(f_classif, k=min(20000, X_train_vec.shape[1])) selector.fit(X_train_vec, y_train) X_train_vec = selector.transform(X_train_vec) X_test_vec = selector.transform(X_test_vec) print(X_train_vec.shape, X_test_vec.shape)

- 首先，从 train 数据集中选择前 10000 条数据作为训练集，分别将文本和标签存储在 x 和 y 变量中。 - 然后，使用 train_test_split 函数将训练集划分为训练集和测试集，其中测试集大小为训练集大小的 20%...

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...

解释这段代码# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

- train_test_split 方法将数据集随机分割成训练集和测试集，其中 train_size=0.8 表示训练集占原始数据集的80%； - shuffle=True 表示在分割数据集之前要先打乱数据集的顺序，random_state=1 表示打乱顺序...

def split_data(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) return X_train, X_test, y_train, y_test

这是一个Python函数，用于将数据集X和标签y划分为训练集和测试集。函数使用train_test_split模块，将数据集划分为75...函数返回四个变量：训练集数据X_train、测试集数据X_test、训练集标签y_train、测试集标签y_test。

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

首先，将数据集分为自变量（X）和因变量（y），然后使用train_test_split函数将数据集分为训练数据集和测试数据集。接着，使用StandardScaler函数对自变量进行标准化处理，使得数据分布更加符合正态分布。最后，使用...

解释代码X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X_digits,y_digits,random_state=42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集X_digits和y_digits按照一定比例（test_size=0.2）划分为训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test）。其中，X_train和y_train是一一...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type

这个错误可能是由于图片数据的格式不被支持而导致的。常见的图片格式有PNG、JPEG、BMP等，如果图片格式不被支持，就会出现这个错误。 你可以尝试使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片，然后使用np.array()方法...

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split = (cancer.data, cancer.target,stratify = cancer.traget,random_state = 66) from sklearn.preprocession import StandardSscaler nn = StandardScaler() X_train = nn.fit_transform(X_test) X_test = nn.transform(X_test) 修改后的代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=66) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = ...

最新推荐

recommend-type

Elasticsearch核心改进：实现Translog与索引线程分离

资源摘要信息:"Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开源项目发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。" "Elasticsearch的索引线程是处理索引操作的重要部分，负责处理数据的写入、更新和删除等操作。但是，在处理大量数据和高并发请求时，如果索引线程处理速度过慢，就会导致数据处理的延迟，影响整体性能。因此，Elasticsearch采用了事务日志（translog）机制来提高索引操作的效率和可靠性。" "Elasticsearch的事务日志（translog）是一种持久化存储机制，用于记录所有未被持久化到分片中的索引操作。在发生故障或系统崩溃时，事务日志可以确保所有索引操作不会丢失，保证数据的完整性。每个分片都有自己的事务日志文件。" "在Elasticsearch的早期版本中，事务日志的操作和索引线程的操作是在同一个线程中完成的，这可能会导致性能瓶颈。为了解决这个问题，Elasticsearch将事务日志的操作从索引线程中分离出去，使得索引线程可以专注于数据的索引操作，而事务日志的操作可以独立地进行。这样可以大大提高了Elasticsearch的索引性能。" "但是，事务日志的操作是独立于索引操作的，这就需要保证事务日志的操作不会影响到索引操作的性能。因此，在将事务日志从索引线程分离出去的同时，Elasticsearch也引入了一些优化策略，比如批量写入事务日志，减少磁盘I/O操作，以及优化事务日志的数据结构，提高读写效率等。" "需要注意的是，虽然事务日志的分离可以提高索引操作的性能，但是也会增加系统的复杂度和维护难度。因此，开发者在使用这个功能时，需要充分理解其原理和影响，才能确保系统的稳定运行。" "此外，由于这个功能还处于测试和学习阶段，尚未被广泛应用于生产环境，所以开发者在使用时需要谨慎，避免对生产环境造成影响。" "总的来说，Elasticsearch的事务日志的分离是一个重要的优化，可以大大提升索引操作的性能，但是在使用时也需要充分考虑其带来的影响，才能确保系统的稳定运行。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门

![病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门](https://zektek.com.mx/wp-content/uploads/2021/03/diagram-enfermeria.jpg) # 摘要 本文对病房呼叫系统进行了深入的概述、需求分析、架构设计、功能实现以及实践应用案例的探讨。通过分析系统架构的重要性、设计原则、模块划分和数据流，确保了系统的高效运行和优化。本文进一步探讨了呼叫信号传输技术、显示与反馈机制、系统安全性与可靠性设计，并分析了系统部署环境、安装调试流程和维护升级策略。最后，文章展望了病房呼叫系统的未来发展趋势，包括智能化、技术融合以及法规遵从与伦理考量，并
recommend-type

Selenium如何获取Shadow DOM下的元素属性？

在Selenium中，获取Shadow DOM下的元素属性通常涉及到两步：首先找到元素，然后访问它的属性。由于Shadow DOM元素默认是不可见的（对于非JavaScript开发者），所以我们需要用JavaScript脚本来获取其内容。 下面是一个示例，展示如何通过Selenium的`execute_script`函数获取Shadow DOM元素的属性： ```python from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from sel
recommend-type

分享个人Vim与Git配置文件管理经验

资源摘要信息:"conffiles:我的vim和git配置文件" 在给定的文件信息中，我们可以梳理出一些关键知识点，这些知识点主要涉及到了Vim编辑器和Git版本控制系统，同时涉及到了Linux环境下的一些文件操作知识。 首先，文件标题提到了"conffiles"，这通常是指配置文件（configuration files）的缩写。配置文件是软件运行时用于读取用户设置或其他运行参数的文件，它们允许软件按照用户的特定需求进行工作。在本例中，这些配置文件是与Vim编辑器和Git版本控制系统相关的。 Vim是一种流行的文本编辑器，是UNIX系统中vi编辑器的增强版本。Vim不仅支持代码编辑，还支持插件扩展、多种模式（命令模式、插入模式、视觉模式等）和高度可定制化。在这个上下文中，"我的vim"可能指的是使用者为Vim定制的一套配置文件，这些配置文件可能包含键位映射、颜色主题、插件设置、用户界面布局和其他个性化选项。 Git是一个版本控制系统，用于跟踪计算机文件的更改和协作。Git是分布式版本控制，这意味着每个开发者都有一个包含完整项目历史的仓库副本。Git常用于代码的版本控制管理，它允许用户回滚到之前的版本、合并来自不同贡献者的代码，并且有效地管理代码变更。在这个资源中，"git conffiles"可能表示与Git用户相关的配置文件，这可能包括用户凭证、代理设置、别名以及其他一些全局Git配置选项。 描述部分提到了使用者之前使用的编辑器是Vim，但现在转向了Emacs。尽管如此，该用户仍然保留了以前的Vim配置文件。接着，描述中提到了一个安装脚本命令"sh ./.vim/install.sh"。这是一个shell脚本，通常用于自动化安装或配置过程。在这里，这个脚本可能用于创建符号链接（symbolic links），将旧的Vim配置文件链接到当前使用的Emacs配置文件夹中，使用户能够继续使用他们熟悉且习惯的Vim配置。 标签"Vimscript"表明这是一个与Vim脚本相关的资源，Vim脚本是一种专门用于自定义和扩展Vim功能的编程语言。Vimscript可以用于编写宏、自定义函数、插件等。 最后，文件名称列表"conffiles-master"可能表明这个压缩包文件包含了一系列的主配置文件。在Git版本控制的术语中，"master"（现在通常称为"main"）分支是项目仓库的默认分支。这暗示了这些配置文件可能是该用户项目的主配置文件，这些配置文件被包含在名为"conffiles-master"的压缩包中。 综上所述，这个资源可能是一个集合了Vim编辑器和Git版本控制系统的个人配置文件的压缩包，附带一个用于符号链接旧Vim配置的安装脚本，它能够帮助用户在转向其他工具时仍然能够使用之前的个性化设置。这个资源对于想要了解如何管理和迁移配置文件的用户具有一定的参考价值。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Genesis 2000教程】：7个技巧助你精通界面布局与操作

![技术专有名词：Genesis 2000](http://intewellos.com/uploadfiles/2023/03/20230321111815165.png) # 摘要 本文全面介绍了Genesis 2000软件的界面布局基础、操作技巧、视觉效果调整、高级功能应用以及综合案例分析，旨在帮助用户高效利用该软件提升工作效率和设计质量。文章首先从界面元素和布局优化入手，讲述了如何定制面板、工具栏以及管理窗口与视图。接着，探讨了通过快捷键和搜索功能实现的高效导航与搜索技巧。第三章强调了视觉效果与图形、文本处理的重要性，并提供实现高级视觉效果的技巧。第四章详细介绍了插件集成、参数化设计
recommend-type

求出所有100到200以内的偶数，并放在数组中，按照每行5个输出

为了求出100到200之间所有的偶数并将它们放入数组中，然后每行打印5个，你可以按以下步骤操作： 1. 创建一个空数组，用于存储偶数。 2. 使用一个for循环，从100开始，每次增加2，直到达到200（包括200）。 - 对于每个数字，检查它是否是偶数（除以2余数为0）。 - 如果是偶数，则添加到数组中。 3. 当找到一个偶数后，检查数组的长度。如果到达或超过5个元素，就开始一个新的行并清空数组，只保留最后一个偶数。 4. 循环结束后，无论数组是否满5个元素，都需要打印剩余的偶数。 这是一个伪代码示例： ```python array = [] num = 100 whil
recommend-type

文本动画新体验：textillate插件功能介绍

资源摘要信息:"textillate是一个文本动画插件，主要应用于前端开发中，为网页上的文字元素添加动态的动画效果。textillate插件通常用于实现文字的淡入淡出、滑动、旋转等多种动画效果，增强用户界面的交互体验。该插件支持HTML5和CSS3，可以轻松集成到现有的网页项目中，无需复杂配置即可使用。textillate插件主要面向设计师和前端开发者，通过简单的JavaScript代码，即可实现复杂且美观的文本动画效果。 textillate插件的使用通常结合了jQuery库，因此在使用前需要确保页面已经加载了jQuery。该插件的安装包中可能包含有多种文件，如JavaScript、CSS和可能的文档说明等。安装后，开发者需要在HTML文档中引入相关文件，然后通过简单的API调用来应用动画效果到指定的文本元素。 textillate插件的核心功能包括但不限于： 1. 支持多种动画类型：包括但不限于淡入淡出、缩放、摇动、翻转、旋转等。 2. 自定义动画序列：开发者可以定义动画的播放顺序，以及每个动画的持续时间等参数。 3. 支持链式调用：可以将多个动画效果串联起来，实现复合的动画序列。 4. 响应式设计支持：确保在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能保持良好的动画效果。 5. 轻量级性能：虽然提供了丰富的动画效果，但textillate插件经过优化，不会对页面的加载和性能产生明显影响。 开发者在使用textillate时，应阅读相关文档，了解如何正确引用插件文件、如何初始化插件以及如何自定义动画参数等。此外，了解与textillate配合使用的其他前端技术，如CSS预处理器、JavaScript模块加载器等，也有助于更好地发挥textillate插件的性能。 textillate作为一款流行的文本动画插件，非常适合用于制作网页上的宣传动画、产品介绍动画或者页面过渡动画。通过为文本元素添加动画，可以使网页更加生动有趣，提升用户体验。同时，插件提供的灵活性允许设计师和开发者创造出个性化的动画效果，满足不同项目的需求。 在选择使用textillate插件时，开发者应当注意兼容性问题，确保所使用的浏览器版本支持HTML5和CSS3的相关特性。此外，对于动画效果较多或复杂的页面，还应该评估动画对页面性能的影响，避免影响用户访问速度和页面交互流畅度。"
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩