def train(): Dtr, Val, Dte = load_data() print('train...') epoch_num = 30 best_model = None min_epochs = 5 min_val_loss = 5 model = cnn().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0008) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # criterion = nn.BCELoss().to(device) for epoch in tqdm(range(epoch_num), ascii=True): train_loss = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(Dtr, 0): try: data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) # target = target.view(target.shape[0], -1) # print(target) optimizer.zero_grad() output = model(data) # print(output) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.cpu().item()) except: continue # validation val_loss = get_val_loss(model, Val) model.train() if epoch + 1 > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_model = copy.deepcopy(model) torch.save(best_model.state_dict(), r"E:\dataset\Airbnb\training_data\model\cnn.pkl")

这段代码是一个简单的CNN模型的训练过程。它的输入是经过处理的数据集 Dtr, Val, Dte，其中 Dtr 是训练集，Val 是验证集，Dte 是测试集。模型的优化器采用 Adam 算法，损失函数采用交叉熵损失。

在每个 epoch 中，模型会对训练集 Dtr 进行迭代，计算损失并更新参数。同时，模型会在验证集 Val 上计算损失，如果当前的验证损失比之前最小的验证损失要小，则更新最小验证损失和最佳模型参数。当 epoch 数量达到最大值或者验证损失连续 min_epochs 次未下降时，训练过程会结束。

最后，最佳模型的参数会被保存到本地文件中。

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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法对wine_data数据集进行分类，并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。其中x和y分别代表数据集的特征和标签，test_size表示测试集占总数据集的比例，random_state用于设定随机数生成器的种子，保证每次运行程序得到的随机数相同。dtr.fit()函数用于训练模型，dtr.score()函数用于计算模型的预测准确率。

#KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)

这段代码使用sklearn库中的K最近邻（K Nearest Neighbor，KNN）分类器对wine_data数据集进行分类建模。具体来说，代码首先从wine_data中分离出特征数据x和目标数据y，其中x为除第一列以外的所有列，y为第一列的数据。然后，使用train_test_split函数将x和y分别划分为训练集和测试集，其中test_size=0.3表示将30%的数据作为测试集，random_state=125表示随机种子，以确保每次划分结果相同。

接着，使用KNeighborsClassifier函数定义一个KNN分类器模型。然后，使用fit函数对训练集进行拟合，得到一个训练好的模型。最后，使用score函数计算模型在测试集上的精度，并将结果输出。

需要注意的是，KNN算法通过计算输入样本与训练集中所有样本之间的距离来确定输入样本的类别。因此，在实际应用中，需要根据数据集的特点选择合适的距离度量方式和K值，并对模型进行评估和调整，以提高模型的性能。