# 3.特征工程—标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) # 4.机器学习-线性回归(正规方程) estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train,y_train) # 5.模型评估 U_predict = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n",U_predict[:10]) print("模型中的系数为:\n",estimator.coef_) print("模型中的偏置为:\n",estimator.intercept_) # 5.2 评价 # 均方误差 error = mean_squared_error(y_test, U_predict) print("误差为:\n", error)

这段代码是一个简单的机器学习模型，用于预测每个店铺在不同时间段内的客户数。具体实现步骤如下：

1. 首先从原始数据中筛选出所有行为类别为“Order”的数据，并选取其中的客户ID、开店时间、店铺打分、粉丝数、会员数和店铺ID这6个特征。

2. 对筛选得到的数据进行预处理，包括将开店时间转化为数值型、统计每个店铺在每个时间段内的客户数，并将“客户ID”这一特征重命名为“客户数”。

3. 对数据进行标准化处理，即将特征值进行标准差归一化。

4. 选择线性回归（正规方程）作为机器学习模型，并对训练数据进行拟合。

5. 对模型进行评估，包括输出模型的预测值、系数和偏置，并计算误差（均方误差）作为模型的评价指标。

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from sklearn.datasets import fetch_20news18828 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def bayesian_demo(): ''' 朴素贝叶斯-文本分类 :return: ''' # 1. 获取数据 news = fetch_20news18828(subset='all') # 2. 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2) # 3. 特征工程 transfer = TfidfVectorizer() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) # 4. 朴素贝叶斯算法预估器流程 estimator = MultinomialNB() estimator.fit(x_train, y_train) # 5. 模型评估 # 5.1 直接对比真实值、预测值 y_predict = estimator.predict(x_test) print('y_predic:\n', y_predict) print('直接对比真实值与预测值：\n', y_test == y_predict) # 5.2 计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print('准确率为：\n', score) if __name__ == '__main__': bayesian_demo()

这是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的代码示例。具体步骤如下：

1. 使用Scikit-learn库的fetch_20news18828函数获取数据集。
2. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 使用TfidfVectorizer类将文本转换为TF-IDF特征向量。
4. 创建MultinomialNB类的实例，用fit函数对训练集进行拟合。
5. 对测试集进行预测，使用score函数计算准确率。

其中，TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，可以通过计算词频和逆文档频率来确定每个词的重要程度。朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test)报错NameError: name 'x_train' is not defined

这个错误是因为在执行这段代码之前没有定义 x_train 变量。你需要先定义 x_train 变量，并给它赋值，然后再执行这段代码。例如：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设 x_train 是一个 2D 数组
x_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建 StandardScaler 实例
transfer = StandardScaler()

# 对 x_train 进行标准化处理
x_train = transfer.fit_transform(x_train)

# 假设 x_test 是一个 2D 数组
x_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])

# 对 x_test 进行标准化处理
x_test = transfer.transform(x_test)

在这个例子中，我们先定义了 x_train 和 x_test 变量，并给它们赋值。然后创建了 StandardScaler 实例 transfer，并使用 fit_transform() 方法对 x_train 进行标准化处理。最后，使用 transform() 方法对 x_test 进行标准化处理。