x_train_resample.to_csv("./output/x_train_resample.csv") y_trian_resample.to_csv("./output/y_trian_resample.csv")

时间: 2024-05-07 15:22:17 浏览: 69
RAR

AVPlayer_resample.rar_avplayer073653_avplayer101502_avplayer_003

这部分代码将经过重采样后的训练数据集 `x_train_resample` 和对应的标签 `y_train_resample` 分别保存为 CSV 文件，路径为 `./output` 目录下的 `x_train_resample.csv` 和 `y_train_resample.csv` 文件。这可以方便后续的数据读取和处理。但是注意代码中有一个小错误，应该在两个路径之间加上逗号 `,`。正确的代码如下所示： ``` x_train_resample.to_csv("./output/x_train_resample.csv") y_train_resample.to_csv("./output/y_train_resample.csv") ```
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sm = SMOTE(random_state = 5) X_train_ures_SMOTE, y_train_ures_SMOTE = sm.fit_resample(X_train, y_train.ravel())

然后，通过调用fit_resample方法对训练集X_train和y_train进行过采样，得到了新的训练集X_train_ures_SMOTE和y_train_ures_SMOTE。其中，X_train_ures_SMOTE是经过过采样后的特征矩阵，y_train_ures_SMOTE是对应的...

X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train) 这句代码的作用

这行代码使用了SMOTE算法，对训练集中的数据进行...其中，X_train是训练集特征数据，y_train是训练集标签数据，X_train_resampled和y_train_resampled是经过SMOTE算法处理后的过采样后的新的训练集特征数据和标签数据。

X_train, y_train = smote.fit_resample(X_train, y_train)

- smote.fit_resample(): This method applies the SMOTE algorithm to the training data to create synthetic samples of the minority class, increasing their number to balance the dataset. It returns the ...

smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理，得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。然后使用...

rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5, random_state=42) X_knn = np.array(X_knn)#转换为矩阵 y_knn = np.array(y_knn)#转换为矩阵 X_res, y_res = rus.fit_resample(X_knn, y_knn) print('欠采样') X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) result_rus = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

接下来，使用fit_resample方法对数据进行欠采样处理，得到了欠采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。然后将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。使用RandomForestClassifier来构建随机...
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x_train_SMOTE, y1_train_SMOTE = smote.fit_resample(x_train, y1_train)，如何将采样后的两组数据合并到一起

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from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡， st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择： #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换，剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

其中，LogisticRegression是用于逻辑回归模型的，SMOTETomek是用于处理样本不平衡问题的，auc、roc_curve、roc_auc_score是用于评估分类模型性能的指标，train_test_split是用于将数据集分为训练集和测试集的，...

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这段代码使用了近邻下采样（NearMiss）方法来平衡训练数据集。在这个过程中，被分类错误的...其中，X_train是训练集的特征矩阵，y_train是训练集的标签。最终得到的平衡后的训练集为X_train_dres_nm和y_train_dres_nm。

运行os_data_X,os_data_y=os.fit_resample(X_train, y_train) 报错ValueError: could not convert string to float: 'b'

X_train['column_name'] = le.fit_transform(X_train['column_name']) 这里的 column_name 是需要编码的列名。 4. 然后再运行 fit_resample 函数即可。 另外，如果你的数据中有多个字符串类型的列，你...

ee = EasyEnsembleClassifier(n_estimators=10) X_resampled, y_resampled = ee.fit_resample(X_train, y_train)报错 EasyEnsembleClassifier没有fit_resample怎么办

X_resampled, y_resampled = ee.fit_sample(X_train, y_train) 在这个例子中，n_estimators 是指定采样器的数量，你可以根据需要进行调整。fit_sample 方法将返回采样后的数据集 X_resampled 和 y_...

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

接下来，将归一化后的图片转换为模型的输入格式（[1, 1, h, w]），并进行推理，得到模型的输出（output）。然后，将输出进行 softmax 操作，并将每个像素点归类为概率最大的类别。最后，将归类后的结果进行缩放以...

为以下代码注释import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("./911.csv") df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() cate_list = [i[0] for i in temp_list] # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1))) df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) df.set_index("timeStamp", inplace=True) print(df.head(1)) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"): # 对不同的分类都进行绘图 count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"] _x = count_by_month.index print(_x) _y = count_by_month.values _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x] plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name) plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45) plt.legend(loc="best") plt.show()

df = pd.read_csv("./911.csv") # 将时间戳转换为日期时间格式 df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) # 将title列按照冒号分割，并转换为列表 temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() # ...
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