from sklearn.model_selection import train_test_split train_data,test_data = train_test_split(df,test_size=0.2,random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape)怎么修改使他正常运行

时间: 2024-01-17 12:05:09 浏览: 56
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Python项目开发实战_人工智能Iris经典爱丽丝数据集_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

这段代码的目的是将数据集`df`分成训练集和测试集，并将它们转换为稀疏矩阵的形式。在这个过程中，`train_test_split`函数将`df`数据集随机分为训练集和测试集，其中训练集占80％，测试集占20％。然后使用迭代器遍历每一行，将每行的第一列和第二列减1后作为矩阵的行和列索引，然后将第三列的值赋给这个矩阵位置。 为了使这段代码能够正常运行，你需要确保以下几点： 1. 导入必要的库，包括`numpy`和`pandas`。 2. 定义数据集`df`，并确保它已经被正确地处理和导入到代码中。 3. 定义变量`n_users`和`n_items`，分别表示用户数量和物品数量，并确保它们的值已经被正确地定义。 如果你已经完成了这些步骤，那么这段代码应该可以直接运行。如果你遇到了问题并且需要帮助，可以提供更多上下文信息，让我更好地理解你的问题。
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我们会看到如import pandas as pd，from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score，from sklearn.linear_model import LinearRegression等导入语句，以及类似df = pd.read_csv('...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split # 准备数据 data=load_breast_cancer()在这个基础上修改，展示data的前五行数据

df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # 添加target列 df['target'] = data.target # 展示前五行数据 print(df.head()) 运行结果如下所示： mean radius mean texture mean ...

报错ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 怎么修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') x = v.fit_transform(df['eview'].apply(lambda x: np.str_(x))) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['review'], data['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建CountVectorizer对象进行词频统计和向量化 count_vectorizer = CountVectorizer() X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_count = count_vectorizer.transform(X_test) # 创建TfidfVectorizer对象进行TF-IDF计算和向量化 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) # 创建逻辑回归分类器并在CountVectorizer上进行训练和预测 classifier_count = LogisticRegression() classifier_count.fit(X_train_count, y_train) y_pred_count = classifier_count.predict(X_test_count) accuracy_count = accuracy_score(y_test, y_pred_count) print("Accuracy using CountVectorizer:", accuracy_count) # 创建逻辑回归分类器并在TfidfVectorizer上进行训练和预测 classifier_tfidf = LogisticRegression() classifier_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred_tfidf = classifier_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf) print("Accuracy using TfidfVectorizer:", accuracy_tfidf)

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\...

import pandas as pdimport numpy as npfrom csv import readerfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfilename = input("请输入文件名：")with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines()data = np.array(A)df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)# 对文本进行特征提取tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测clf = MultinomialNB()clf.fit(X_train_tfidf, y_train)y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray())# 输出模型的准确率print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))如何修改能导入我计算机上的文件

from sklearn.model_selection import train_test_split from tkinter import filedialog import tkinter as tk root = tk.Tk() root.withdraw() filename = filedialog.askopenfilename() with open(filename, '...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import ...

以下代码报错SyntaxError: positional argument follows keyword argument 代码：from sklearn.model_selection import train_test_split df=raw_data.dropna(axis=0) df_binomial=df[(df['Review']==5)|(df['Rating']==1)] x=df_binomial['Review Text'] y=df_binomial['Rating'] transformer=CountVectorizer(analyzer=text_process,ngram_range(2,2),stop_words='english').fit(x) print(len(transformer.vocabulary_))

from sklearn.model_selection import train_test_split df = raw_data.dropna(axis=0) df_binomial = df[(df['Review'] == 5) | (df['Rating'] == 1)] x = df_binomial['Review Text'] y = df_binomial['Rating...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 对训练集和测试集进行标准化处理： from sklearn....

import pandas as pd import numpy as np from csv import reader from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = np.array(A) df = pd.DataFrame(data, columns=['text']) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str)) X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str)) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有错误

from sklearn.model_selection import train_test_split filename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines() data = np.array...

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

1. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split 导入所需的库和模块。 2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python...

1.线性回归和随机森林建模 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression 2.预测房价并绘制对比图

from sklearn.model_selection import train_test_split X = df.drop('target', axis=1) y = df['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 接...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8') df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived'] # train_X, test_X, train_Y, test_Y train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314) print("train_X.count:{}, test_X.count:{}, train_Y.count:{}, test_Y.count:{}").format(len(train_X), len(test_X), len(train_Y), len(test_X))怎么改

from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8') df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', ...

Visual Studio Code能否import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfilename = 'D:/111/20news-18828.tar/20newsgroups.srv'with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as file: A = file.readlines()data = []for line in A: category, text = line.split('\t') data.append((category, text))df = pd.DataFrame(data, columns=['category', 'text'])# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)# 对文本进行特征提取tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测clf = MultinomialNB()clf.fit(X_train_tfidf, y_train)y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)# 输出模型的准确率print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))显示结果

extraction.text import TfidfVectorizer、from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB、from sklearn.metrics import accuracy_score、from sklearn.model_selection import train_test_split等库，并运行你...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc df...

# 导入需要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 读取 Excel 表格数据df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分离特征变量和因变量X = df.iloc[:, :-1]y = df.iloc[:, -1]# 将数据分为训练集和验证集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练支持向量机模型svm = SVC(kernel='linear')svm.fit(X_train, y_train)# 预测新的数据new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')y_pred = svm.predict(new_data)# 输出预测结果到 Excel 表格new_data['Prediction'] = y_prednew_data.to_excel('predictions.xlsx', index=False)# 输出模型精度和混淆矩阵print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, svm.predict(X_test)))print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, svm.predict(X_test)))输出混淆矩阵图片

from sklearn.metrics import confusion_matrix # 读取 Excel 表格数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 分离特征变量和因变量 X = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] # 将数据分为训练集和验证集 X_train, ...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

这段代码是使用pandas和sklearn库来处理horse_race_data.csv文件中的数据，并将其划分为训练集和验证集。首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的...

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练集和测试集，其中训练集占比为75%。 接着，我们创建了一个KNeighborsClassifier()类的实例knn，并使用fit()方法在训练集上拟合了K近邻模型。 接...

根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件。import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error train_data = pd.read_csv('train_price.csv',sep=" ") test_data = pd.read_csv('test_price.csv',sep=" ") microcar_data = train_data[train_data['bodyType'] == 1.0] microcar1_data = test_data[test_data['bodyType'] == 1.0] # # 1、“微型车”待预测样本的df.head()和df.shape # print(microcar1_data.head()) # microcar1_data.shape # 2、模型训练，及模型评价 features = ['v_1','v_2','v_3','v_4'] # 自由选择特征列 target = 'price' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(microcar_data[features], microcar_data[target], test_size=0.2, random_state=int('0713')) model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test)

microcar1_data['price'] = model.predict(microcar1_data[features]) # 4、保存预测结果 microcar1_data[['SaleID', 'price']].to_csv('submit.csv', index=False) 需要注意的是，以上代码只针对车身类型为“微型...

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Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。