基于Python,不调用sklearn库生成测试数据集
时间: 2023-07-13 19:09:51 浏览: 56
生成测试数据集的方法有很多种,以下是一种基于Python的方法,不需要调用sklearn库:
```
import numpy as np
# 定义数据集大小
m = 1000
n = 10
# 随机生成特征矩阵X
X = np.random.rand(m, n)
# 随机生成标签向量y
y = np.random.rand(m)
# 将标签向量转换为二元分类问题
y = np.where(y > 0.5, 1, 0)
# 打印特征矩阵和标签向量的形状
print('X shape:', X.shape)
print('y shape:', y.shape)
```
这个例子中,我们生成了一个大小为1000x10的特征矩阵X和一个大小为1000的标签向量y,其中标签向量被转换为二元分类问题。你可以根据需要修改代码,生成不同大小和类型的数据集。
相关问题
调用sklearn库中的随机森林python代码
下面是一个简单的使用sklearn库中的随机森林算法进行分类的Python代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成样本数据(这里使用make_classification函数生成二分类数据)
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 构建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们使用了sklearn库中的make_classification函数生成了一个二分类数据集,并将数据集分为训练集和测试集。然后,我们构建了一个包含100棵树,最大深度为5的随机森林分类器,并对训练集进行了训练。最后,我们使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算了模型的准确率。
python调用sklearn包的SVR
SVR(Support Vector Regression)是一种支持向量机回归模型,可以用于回归问题。在Python中,我们可以使用sklearn库中的SVR来构建模型。
下面是一个使用SVR进行回归的示例代码:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 生成训练数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)
# 预测结果
X_test = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
y_test = svr_rbf.predict(X_test)
# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X_test, y_test, color='navy', lw=2, label='RBF model')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先生成了训练数据,然后使用SVR来训练模型。在训练完成后,我们使用模型对测试数据进行预测,并将结果可视化出来。
SVR的参数有很多,其中比较重要的包括kernel、C和gamma等。通过调整这些参数,我们可以得到更好的模型效果。
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