trainDep[:,0]和testDep[:,0]这两个未被定义的可以怎么改写,使代码功能保持不变
时间: 2024-04-21 17:26:58 浏览: 23
如果trainDep[:,0]和testDep[:,0]未被定义,可以定义它们为trainDep[0,:]和testDep[0,:],这样可以保持代码功能不变。这是因为trainDep[:,0]和testDep[:,0]分别表示trainDep和testDep的第一列,而trainDep[0,:]和testDep[0,:]分别表示trainDep和testDep的第一行,它们在代码中的使用方式是类似的。所以,可以通过将trainDep[:,0]和testDep[:,0]替换为trainDep[0,:]和testDep[0,:]来实现代码的功能。
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以下是完整代码,请你分析一下for i in labels: df2[' Label'] = df[' Label'].apply(lambda x: labeller(x, i)) train, test=train_test_split(df2,test_size=0.2, random_state=101) scaler = StandardScaler() cols = train.select_dtypes(include=['float64','int64']).columns sc_train = scaler.fit_transform(train.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_test = scaler.fit_transform(test.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_traindf = pd.DataFrame(sc_train, columns = cols) sc_testdf = pd.DataFrame(sc_test, columns = cols) train_X=sc_traindf train_y=trainDep[:,0] test_X=sc_testdf test_y=testDep[:,0] X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(train_X,train_y,train_size=0.80, random_state=101) KNN_Classifier = KNeighborsClassifier(n_jobs=-1) KNN_Classifier.fit(X_train, Y_train) accuracy = metrics.accuracy_score(Y_train, v.predict(X_train)) avg_accuracy += accuracy avg_accuracy /= len(labels) print("Avg. accuracy", avg_accuracy)
这段代码的作用是对数据集进行多标签分类,并使用KNN算法进行分类,并输出平均精度。
具体流程如下:
1. 对数据集中的标签进行遍历,对每一个标签进行分类;
2. 对每个标签,使用labeller函数对数据集进行标记,得到新的数据集df2;
3. 将df2划分为训练集和测试集,比例为0.8:0.2;
4. 对训练集进行标准化处理,使用StandardScaler()函数;
5. 将标准化后的训练集和测试集转化为DataFrame类型;
6. 将训练集划分为训练数据和验证数据,比例为0.8:0.2;
7. 使用KNN算法进行分类,将训练数据拟合到KNN模型上,得到KNN_Classifier;
8. 使用验证数据对KNN模型进行评估,得到精度accuracy;
9. 对所有标签的平均精度进行求和并取平均值,输出平均精度。
需要注意的是,trainDep[:,0]和testDep[:,0]这两个变量未被定义。这可能是一个问题,需要在代码中解决。