#scaling data x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1) x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled) x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1) x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) #using gridsearch to find the best parameter params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} knn = neighbors.KNeighborsRegressor() model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) #fit the model and make predictions model.fit(x_train1,y_train1) preds = model.predict(x_valid1)解释每行代码用途

时间: 2024-03-04 16:50:40 浏览: 23
1. `x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1)` - 对训练集数据进行归一化处理,将数据特征缩放到指定范围内。 2. `x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled)` - 将归一化后的训练集数据转换成 pandas DataFrame 格式,以便后续处理。 3. `x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1)` - 对验证集数据进行归一化处理,将数据特征缩放到指定范围内。 4. `x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled)` - 将归一化后的验证集数据转换成 pandas DataFrame 格式,以便后续处理。 5. `params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]}` - 定义超参数列表,用于在 KNN 模型中搜索最佳参数。 6. `knn = neighbors.KNeighborsRegressor()` - 创建 KNN 回归模型对象。 7. `model = GridSearchCV(knn, params, cv=5)` - 创建 GridSearchCV 对象,用于在指定参数范围内搜索最佳参数,并使用 5 折交叉验证法。 8. `model.fit(x_train1,y_train1)` - 在训练集上拟合模型,并搜索最佳参数。 9. `preds = model.predict(x_valid1)` - 使用搜索到的最佳参数,在验证集上进行预测,并将结果保存在 preds 变量中。

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将下列代码变为伪代码def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Result'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Result'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling 数字列 std = StandardScaler() 缩放 = std.fit_transform(数据[num_cols]) 缩放 = pd。数据帧(缩放,列=num_cols) #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy() 数据 = 数据.drop(列 = num_cols,轴 = 1) 数据 = 数据.合并(缩放,left_index=真,right_index=真,如何 = “左”) # 定义 X 和 Y X = 数据.drop('结果', 轴=1) y = 数据['结果'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

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