scores = cross_val_score(rfc, X, y, cv=5)是什么意思

这段代码使用了交叉验证（cross-validation）来评估随机森林分类器（RFC）的性能。具体地，它使用了SciKit-Learn库中的cross_val_score函数，该函数可以对模型进行交叉验证并返回每一次验证的得分。其中，参数rfc是随机森林分类器，X是特征矩阵，y是目标变量向量，cv=5表示使用5折交叉验证。返回值scores是一个包含每次验证得分的数组。

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Y = df_dummies['睡眠障碍'] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3) rfc = RandomForestClassifier().fit(Xtrain,Ytrain) print(rfc.score(Xtest,Ytest)) test_scores = [] n_estimators = range(150,200,1) Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3) for n in n_estimators: rfc = RandomForestClassifier( n_estimators=n ).fit(Xtrain,Ytrain) test_scores.append(cross_val_score(rfc,Xtest,Ytest,cv =10).mean()) px.line( x = n_estimators, y = test_scores )

这是一个基于随机森林分类器的机器学习模型，用于对睡眠障碍进行预测。其中，X是不包含睡眠障碍的特征矩阵，df_dummies是经过独热编码后的数据集，Y是睡眠障碍的标签。train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。随机森林分类器是一种集成学习方法，可以用于特征选择和分类预测。通过调整n_estimators参数来寻找最佳模型，cross_val_score函数用于交叉验证模型的准确率。px.line函数将不同n_estimators下的测试准确率绘制成折线图，用于模型选择和调参。

import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。

具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，然后通过循环调整特征数量，利用RFE算法进行特征筛选，得到一个新的特征子集。接着，利用交叉验证计算新特征子集下的模型得分，并将得分保存在score列表中。最后，通过matplotlib库将score列表中的得分绘制成图表，以便直观地查看得分随特征数量的变化情况。

需要注意的是，代码中还将特征得分排名和每次交叉迭代各个特征得分保存到了csv文件中，并注释了相关代码。