data.head(11) X=data.loc[:,:] y=data.loc[:,] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train, y_train.astype('int')) print("Test set predictions: {}".format(clf.predict(X_test))) print("Training set score:{:.2f}".format(clf.score(X_train,y_train))) print("Test set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

时间: 2023-12-24 10:13:14 浏览: 77
ZIP

LOC.zip_loc_loc pss _lqr_pss_pss matlab code

这段代码中还有一个问题，即X和y的赋值语句中的语法不正确，需要指定具体的列名或索引。如果你想将所有列都作为特征输入到模型中，可以将X的赋值语句修改为： ``` X = data.iloc[:, :-1] ``` 这样就可以将除了最后一列以外的所有列作为特征数据提取出来，并赋值给X。假设最后一列是"label"列，你可以将y的赋值语句修改为： ``` y = data.iloc[:, -1] ``` 这样就可以将"label"列的数据提取出来作为y数据了。
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rar

Loc.rar_lines_loc

标题“Loc.rar_lines_loc”暗示了这是一个与代码行数（Lines Of Code，简称LOC）计算相关的项目。在软件开发中，LOC通常被用作衡量代码量的一种简单指标，尽管它并不能完全反映代码的质量或复杂性。这个应用的目标是...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，...

import numpy as np import sklearn import pandas as pd data = pd.read_csv('C:/Users/86159/Desktop/TaxDetection_NoLable.csv') data.head(11) X=data.loc[:,:] y=data.loc[:,] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train, y_train.astype('int')) print("Test set predictions: {}".format(clf.predict(X_test))) print("Training set score:{:.2f}".format(clf.score(X_train,y_train))) print("Test set accuracy: {:.2f}".format(clf.score(X_test, y_test)))

这段代码中有一个问题，即y的赋值语句中没有指定具体的列名或索引，因此会导致后面的代码无法正确地运行。你需要指定y的列名或索引...y = data.loc[:, "label"] 这样就可以将"label"列的数据提取出来作为y数据了。

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=svr.predict(x_test) print(y_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_test) print(svr_mae)

在你的代码中，第 39 行出现了错误，因为 mean_absolute_error 函数的第二个参数应该传入真实的目标值 y_true，而你传入的是测试集的特征值 x_test。正确的代码应该是： svr_mae = mean_absolute_error...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc df...

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤： 1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 ...

如何在import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder # 定义全局变量 file_path = "" # 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码后学些一段代码实现设置填空按钮，可设置训练集测试集比例，按后完成指定划分的功能

from sklearn.model_selection import train_test_split # 定义全局变量 file_path = "" train_ratio = 0.8 # 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() ...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold cv = StratifiedKFold(n_splits=10) # KNN Classifier ROC Curve knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=12) knn_tprs = [] knn_aucs = [] ...

# 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) df = df.fillna(0) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))续写代码实现“模型下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试”的功能

score = model.score(x_test, y_test) # 显示模型评分 text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分：{:.2f}\n".format(score)) def train_decision_tree(): global df, train_ratio # 划分训练集和测试...

1.读取数据集data.xlsx； 2.利用RFECV进行特征筛选后进行LogisticRegression建模； 绘制训练集和验证集的模型ROC曲线。 Spyder代码

y_pred_proba = model.predict_proba(X_val_selected)[:, 1] # 4. 绘制训练集和验证集的ROC曲线 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_val, y_pred_proba) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(fpr,...

写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

x_train, y_train, x_test, y_test, scaler = split_data(data, lookback) model = LSTM() loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 150 for i ...

Python基于网络爬取好的二手房价数据表格，对其中的数据进行分析和处理： 1．针对所给定的数据进行清洗工作，完成数据中的空值删除和特定数据类型转换。2．采用函数或模 定义，计算给定的数据中，(1）各区的二手房均价：(2）各区二手房数量所占比例；(3）全市二手房装修程度分析；(4）热门户型均价分析。 3．绘图显示：(1）各区二手房均价分析柱状图：(2）各区二手房数据所占比例饼图；(3）全市二手房装修程度直方图；(4）热门户型均价比较条形图。 4．将"户型"和"建筑面积"作为特征值，采用 sklearn 库中的 LinearSVR 函数实现二手房售价预测。（提示：可以选取建筑面积＜300平的房子，训练集和测试集的样本数自由定义，绘图只画测试集的预测值）

y_pred = model.predict(X_test_encoded) # 评估 r2 = r2_score(y_test, y_pred) print('R2 score:', r2) # 绘图 plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel('True value') plt.ylabel('Predicted value') plt.show...

请严格按照上述要求，给出完整正确的python代码

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, roc_curve, auc from sklearn....

泰坦尼克号轮船沉没事件python完整代码

train_score = model.score(train_X, train_y) val_score = model.score(val_X, val_y) print('{} train score: {:.4f}, validation score: {:.4f}'.format(model_name, train_score, val_score)) # 模型优化 ...

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model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32) 最后，我们使用测试集进行预测，并可视化预测结果。 python # Create the testing data set test_data = scaled_data[training_data_len - 60: , :...

BP神经网络 使用python编程 1.导入葡萄酒数据集； 2.利用MATLAB或python库的相关BP神经网络算法进行实验； 3.设置好精度后，通过修改各项参数（隐藏层的层数、各隐藏层节点数、学习率等），观察并记录下不同参数下的迭代次数，并记录下误差与迭代次数的关系曲线； 4.画出ROC曲线

model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test loss:', loss) print('Test accuracy:', accuracy) 3. 观察不同参数下的...

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2、利用汽车数据集完成以下问题: (1)找到并打印最贵汽车的公司名称和价格(2)打印所有audi汽车的详细信息(3)找到并打印每家公司的最高价格汽车(4)按价格对所有汽车进行降序排序,对于价格相等的汽车按马力进行降序排序

highest_price_cars = data.loc[company_highest_prices] print("每家公司最高价格的汽车:") print(highest_price_cars[['Company', 'Model', 'Price']]) # (4) 按价格降序排列，价格相等时按马力降序排列 sorted_...

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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。