tmp_train['rank'] = tmp_train.groupby('user_id')[pred_col].rank(ascending=False, method='first')
时间: 2024-02-04 08:04:02 浏览: 107
这行代码的作用是在 `tmp_train` 数据集中添加一个新列 `rank`,该列的值是根据每个用户的预测结果 `pred_col` 进行排序后的排名。具体实现是使用 `groupby` 方法按照 `user_id` 进行分组,然后在每个分组内使用 `rank` 方法进行排名。其中 `ascending=False` 表示降序排列,`method='first'` 表示使用第一次出现的排名作为最终排名。
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support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None。上方代码的含义是什么
这段代码的作用是训练和测试SVM模型,并获取支持向量和预测结果。如果选择为4,那么它将使用`fit()`函数训练一个sklearn的SVM分类器,并使用训练数据和测试数据生成预测结果`pred_train`和`pred_test`。如果选择为1或2,它将使用`train()`函数训练一个二元SVM分类器或一个非线性SVM分类器,并获取支持向量`support_vec`。然后,它将使用训练数据和测试数据生成预测结果`pred_train`和`pred_test`。如果选择为3,它将使用`train()`函数训练一个多分类SVM分类器,并获取支持向量`support_vec`。然后,它将使用训练数据和测试数据生成预测结果`pred_train`和`pred_test`。如果选择不是1、2、3或4,那么`support_vec`、`pred_train`和`pred_test`都将被设置为`None`。
from sklearn import svm X = X_train y= y_train clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) y_pred = clf(X_test)解读
这是一段Python代码,使用了Scikit-learn库中的支持向量机算法SVC。首先将训练数据X_train和对应的标签y_train作为输入,使用fit()函数训练分类器clf。然后利用训练好的分类器clf对测试数据X_test进行预测,得出预测标签y_pred。
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