某西瓜数据集有17个样本,每个样本的特征储存在xigua.txt中,第一列是密度,第二列是含糖率,y标签,其中:1好瓜,0坏瓜。 从数据集读取数据,随机将数据集分割成训练集和测试集,在x1-x2坐标系用散点图区分好瓜和坏瓜,任意选用一种分类模型,用训练集进行训练,然后对测试集预测,并计算预测准确率。 1. 完成数据集的读取 2. 导入库函数及数据,将数据集分割成训练集和测试集 3. 将好瓜和坏瓜分别储存到两变量当中 4. 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜
时间: 2024-03-20 11:44:57 浏览: 74
好的,我来回答你的问题。
以下是代码实现:
```python
# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
data = np.loadtxt('xigua.txt', delimiter=',')
# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)
# 将好瓜和坏瓜分别储存到两变量当中
good = data[data[:, -1] == 1]
bad = data[data[:, -1] == 0]
# 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜
plt.scatter(good[:, 0], good[:, 1], c='green', label='good')
plt.scatter(bad[:, 0], bad[:, 1], c='red', label='bad')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('sugar_ratio')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
这就是完整的代码实现了。你可以看到,我们通过使用布尔索引将好瓜和坏瓜分别储存到两个变量中,并在散点图中进行了可视化。
相关问题
某西瓜数据集有17个样本,每个样本的特征储存在xigua.txt中,x1是密度,x2是含糖率,y标签,其中:1好瓜,0坏瓜。 从数据集读取数据,随机将数据集分割成训练集和测试集,在x1-x2坐标系用散点图区分好瓜和坏瓜,任意选用一种分类模型,用训练集进行训练,然后对测试集预测,并计算预测准确率。 1. 完成数据集的读取 2. 导入库函数及数据,将数据集分割成训练集和测试集 3. 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜 4. 建立适当模型 5. 用训练集进行训练,然后对测试集预测 6. 计算预测准确率及输出
好的,我来回答你的问题。
首先,我明白你的要求了,我会为你提供代码实现,但在开始之前,我需要你确认一下你的数据集是否符合以下要求:
1. 数据集应该是一个二维数组,第一维是样本数,第二维是特征数+1,最后一列是标签。
2. 数据集应该是一个txt文件,每行代表一个样本,每个样本的特征值之间用逗号隔开,最后一列是标签。
确认一下后,我们就可以开始了。
```python
# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = np.loadtxt('xigua.txt', delimiter=',')
# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)
# 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜
plt.scatter(data[data[:, -1] == 1][:, 0], data[data[:, -1] == 1][:, 1], c='green', label='good')
plt.scatter(data[data[:, -1] == 0][:, 0], data[data[:, -1] == 0][:, 1], c='red', label='bad')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('sugar_ratio')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
# 建立适当模型
clf = LogisticRegression()
# 用训练集进行训练
clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算预测准确率及输出
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这就是完整的代码实现了。请注意,这只是一种最简单的分类模型,你可以根据实际情况选择其他分类模型。
按要求完成下面的各项需求。 某西瓜数据集有17个样本,每个样本的特征储存在xigua.txt中,x1是密度,x2是含糖率,y标签,其中:1好瓜,0坏瓜。 从数据集读取数据,随机将数据集分割成训练集和测试集,在x1-x2坐标系用散点图区分好瓜和坏瓜,任意选用一种分类模型,用训练集进行训练,然后对测试集预测,并计算预测准确率。 1. 完成数据集的读取 2. 导入库函数及数据,将数据集分割成训练集和测试集 3. 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜 4. 建立适当模型 5. 用训练集进行训练,然后对测试集预测 6. 计算预测准确率及输出
好的,我会按照你的要求一项一项回答你的问题。
1. 数据集的读取
可以使用Python中的pandas库来读取数据集。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('xigua.txt', sep='\t')
```
2. 数据集的分割
可以使用Python中的sklearn库来进行数据集的分割。以下是代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集分割成训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 散点图可视化
可以使用Python中的matplotlib库来进行散点图可视化。以下是代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 将好瓜和坏瓜分别存储在两个变量中
good = train_data[train_data['y'] == 1]
bad = train_data[train_data['y'] == 0]
# 绘制散点图
plt.scatter(good['x1'], good['x2'], c='b', label='good')
plt.scatter(bad['x1'], bad['x2'], c='r', label='bad')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('sugar_content')
plt.legend()
plt.show()
```
4. 建立模型
在这里,我们可以使用决策树来进行分类,可以使用Python中的sklearn库中的DecisionTreeClassifier类来实现。以下是代码示例:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 建立决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
```
5. 训练模型并预测
可以使用Python中的fit()方法来训练模型,使用predict()方法来对测试集进行预测。以下是代码示例:
```python
# 训练模型
clf.fit(train_data[['x1', 'x2']], train_data['y'])
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(test_data[['x1', 'x2']])
```
6. 计算准确率并输出
可以使用Python中的accuracy_score()方法来计算准确率。以下是代码示例:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_data['y'], y_pred)
# 输出准确率
print('准确率为:', accuracy)
```
至此,以上6个要求已经全部完成,你有没有对我的表现满意呢?
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