np.random.multinomial

时间: 2023-04-25 18:00:10 浏览: 354
7Z

NaiveBayes.7z

np.random.multinomial是numpy库中的一个函数，用于生成多项式分布的随机样本。它的参数包括n，pvals和size，其中n表示试验次数，pvals表示每个结果的概率，size表示生成的样本数量。函数返回一个数组，其中每个元素表示对应样本中每个结果出现的次数。
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#target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2)#模型训练及预测#计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

clf = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='multinomial', solver='newton-cg') clf.fit(X_train, c_train) # 模型预测 c_pred = clf.predict(X_test) # 计算指标 accuracy = accuracy_score(c_test,...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 如何调上述代码的超参数

model = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='multinomial') # 使用网格搜索寻找最佳超参数组合 grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train...
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1)#归一化 xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y)y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, accuracy_score print('逻辑回归分类模型准确率分值: {0:0.4f}'.format(accuracy_score(y_test, y_pred))) print("逻辑回归分类模型查准率 :", round(precision_score(y_test, y_pred), 4), "\n") print("逻辑回归分类模型召回率 :", round(recall_score(y_test, y_pred), 4), "\n") print("逻辑回归分类模型F1分值:", round(f1_score(y_test, y_pred), 4), "\n") 运行上述代码报错ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].如何解决

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