testset = trainset.build_anti_testset()是什么意思
时间: 2024-04-28 15:22:56 浏览: 67
这段代码是在使用Surprise库中的trainset对象构建测试集时使用的。在协同过滤中,为了评估推荐算法的性能,需要将一部分用户对物品的评分数据划分为测试集,另一部分作为训练集。trainset.build_anti_testset()方法可以将训练集中未评分的物品组成测试集,即构建出用户没有评分过的物品集合。这个测试集可以用于计算推荐算法的准确率和召回率等性能指标。
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逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。
详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))
好的,下面是代码的详细解释和注释:
```python
for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")):
```
这里使用enumerate()从groups中获取组的索引和数据。tqdm用于可视化进度条,total=5表示总共有5个组。
```python
tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values
```
从当前组的训练数据中随机抽样2000000个样本,防止数据过多导致内存溢出。random_state=42表示设置随机种子,确保每次随机抽样的结果一致。
```python
multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_))
```
创建一个多目标LGBMRegressor对象multioutput_regressor,使用best_params_作为参数。
```python
x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy()
y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy()
x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy()
y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy()
```
从训练集中取出当前组的训练数据和测试数据,x_train和y_train表示训练数据的特征和标签,x_test和y_test表示测试数据的特征和标签。cols和pcols表示要使用的特征和标签的列名。
```python
multioutput_regressor.fit(
x_train, y_train,
eval_set=(x_test, y_test),
eval_metric=custom_average_precision,
early_stopping_rounds=15,
verbose = 0,
)
```
使用当前组的训练数据来训练multioutput_regressor模型,使用测试数据进行验证。eval_metric指定了评估指标为自定义的平均精度(custom_average_precision),early_stopping_rounds表示在15轮内没有提升则停止训练,verbose=0表示不输出训练过程中的日志信息。
```python
regs.append(multioutput_regressor)
```
将训练好的multioutput_regressor模型加入regs列表中,以便后续进行预测和评估。
```python
cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0))
cvs.append(cv)
```
使用average_precision_score()函数计算当前模型在测试数据上的平均精度得分,将得分加入cvs列表中。
```python
print(cvs)
print(np.mean(cvs))
```
输出当前模型在所有测试数据上的平均精度得分和平均得分。