x_train = np.delete(A, i, 0)是什么意思Python

时间: 2023-06-17 10:04:29 浏览: 163
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ccf_offline_stage1_train.zip_python_python 实验_train

这段代码是使用 NumPy 库中的 delete 函数从数组 A 中删除第 i 行，并将结果存储在变量 x_train 中。具体来说，delete 函数的第一个参数是待处理的数组，第二个参数是要删除的行或列的索引，第三个参数是指定删除行或列的维度，0 表示删除行，1 表示删除列。在这个例子中，由于第三个参数为0，因此删除的是第 i 行。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=random_state) # 现在X_train和y_train是训练集，X_test和y_test是测试集 通过上述方法，你可以有效地将数据...
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标题中的“titanic_train.zip”是一个压缩包文件，它包含了一个名为“titanic_train.csv”的数据文件，这是在Python学习中常见的一个数据集，主要用于机器学习和数据分析的实践。"titanic"通常指的是泰坦尼克号，这...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_...

用python结合tkinter库实现def standard_X(X): X_copy = X.copy() # 拿数据 for col_name in X_copy.columns: # 取列名 col_data = X_copy[[col_name]] # 根据列名拿列数据，两个方括号是因为要二维数组 # fit_transform stand_data = StandardScaler().fit_transform(col_data.values) # 标准化 X_copy[col_name] = stand_data # 将数据替换成标准化后的数据 return X_copy standard_X(X).describe([0.01,0.25,0.5,0.75,0.99]).T stand_X = standard_X(X) for col_name in stand_X.columns: sns.distplot(stand_X[col_name]) plt.title(col_name) plt.show() X[0] = pd.cut(X[0],bins = 5,labels = [0,1,2,3,4]) sns.countplot(X[0]) for col_name in X.columns: X[col_name] = pd.cut(X[col_name],bins = 5,label knn = KNeighborsClassifier() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state = 1) knn.fit(X_train,y_train) KNeighborsClassifier() knn.score(X_train,y_train) knn.score(X_test,y_test)成一个界面

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1) knn.fit(X_train, y_train) output_2 = "Train score: {:.2f}\nTest score: {:.2f}".format(knn.score(X_train, y_...

请调试这段代码以实现梯度上升模型进行波士顿房价预测，画出预测图，代码如下：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error plt.style.use('ggplot') # 读入数据 data = pd.read_csv('D:\PycharmProjects\Boston_housing\housing.csv') X, y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_x = StandardScaler() X_train = ss_x.fit_transform(X_train) X_test = ss_x.transform(X_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)) from sklearn import ensemble # params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'} # clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params) clf = ensemble.GradientBoostingRegressor() clf.fit(X_train, y_train) clf_pre_values = clf.predict(X_test) # 预测值 print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test))) # 模型评分 print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre_values)))) # RMSE(标准误差) clf_pre = pd.DataFrame() clf_pre['Predict'] = clf_pre_values clf_pre['Truth'] = y_test.reset_index(drop=True) clf_pre.plot(figsize=(18, 8)) plt.figure() plt.show()

python import matplotlib.pyplot as plt 这样才能正确使用plt.figure()和plt.show()函数。 请尝试调试代码并确保数据文件路径正确，导入所需的模块，并重新运行代码。希望能帮到您！如果还有其他问题...

# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]利用这段代码调用tkinter库实现界面

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores....

python编程实现编写有放回采样 BoostTr 划分测试集。 X_train, y_train, X_test, y_test=BoostTr(X,y,random_state)。该方法有放回采样 n 次得到训练集，n 为 X 中样本 数目。未被采样到的样本为测试样本。

X_test, y_test = np.delete(X, indices, axis=0), np.delete(y, indices, axis=0) return X_train, y_train, X_test, y_test 需要注意的是，这里的X和y都是numpy数组，如果是其他数据类型需要进行相应的转换。

基于卷积神经网络的手写数字图片识别，并用python的GUI代码实现

pool = np.zeros((x.shape[0], x.shape[1] // h, x.shape[2] // w, x.shape[3])) for i in range(pool.shape[1]): for j in range(pool.shape[2]): pool[:, i, j, :] = np.max(x[:, i*h:i*h+h, j*w:j*w+w, :], ...

easyensemble算法和balance cascade算法python

X = np.delete(X, minority_misclassified_indices, axis=0) y = np.delete(y, minority_misclassified_indices, axis=0) # Stop if no more minority samples minority_indices = np.where(y == self.classes...

用python写回归特征消去方法衡量SVM训练集各个参数维度对SVM分类能力的影响的代码

X_train_reduced = np.delete(X_train, i, axis=1) X_test_reduced = np.delete(X_test, i, axis=1) # 训练支持向量机分类器 clf_reduced = SVC(kernel='linear') clf_reduced.fit(X_train_reduced, y_train)...

用python语言生成代码：定义初始神经网络和训练集。 进行神经网络训练。 对隐藏层每个神经元计算权值大小，并按权值大小将其存储到列表中。 对权值列表进行循环： （1）计算隐藏层所有神经元权重的平均值，将其定义为剪枝阈值变量。 （2）将隐藏层每个神经元权值与剪枝阈值进行比较，若隐藏层神经元权值大于剪枝阈值，则保留该神经元，相反，则将当前权值对应的神经元从神经网络中删除。 在训练集上进行准确率测试，并存储测试准确率。 （3）当隐藏层所有神经元权值都大于阈值时，结束循环。 返回最终的网络结构，进行神经网络训练，计算误差，并输出误差。

loss = -np.sum(y_train * np.log(y_pred)) / len(X_train) # 反向传播 dz2 = y_pred - y_train dW2 = a1.T.dot(dz2) db2 = np.sum(dz2, axis=0) da1 = dz2.dot(W2.T) dz1 = da1 * (1 - np.square(a1)) dW1...

写一个随机森林差补数据的代码

X_train = np.delete(X, missing_indices, axis=0) y_train = np.delete(y, missing_indices, axis=0) X_test = X[missing_indices] y_test = y_missing[missing_indices] # 训练随机森林模型来预测缺失值 rf.fit(X...

全连接网络模型使用序列前向浮动搜索算法在每层迁移学习代码，要求使用互信息作为评价指标mrmr作为准则函数。python pytorch代码每行详细解释

mi_remaining = np.delete(mi, selected, axis=0) mi_joint = mutual_info_classif(features[:,selected], labels) mi_conditional = mi_joint - mi_remaining next_selected = np.argmax(mi_conditional) ...

对一组数据中的部分自变量进行岭回归，其余变量正常使用的python实现

X_normal = np.delete(X, ridge_vars, axis=1) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_ridge_train, X_ridge_test, X_normal_train, X_normal_test, y_train, y_test = train_test_split(X_ridge, X_normal, y, test_...

co-training代码

X_unlabeled = np.delete(X_unlabeled, idx1, axis=0) y_unlabeled = np.delete(y_unlabeled, idx1, axis=0) # 训练第二个分类器 self.clf2.fit(X_labeled2, y_labeled2) # 使用第二个分类器预测未标记数据的...

请根据cotraining算法自行编写代码，实现半监督学习数字识别任务

X_unlabeled = np.delete(X_unlabeled, list(high_confidence), axis=0) # Select random samples from remaining unlabeled data random_samples = np.random.choice(len(X_unlabeled), size=u, replace=False...

具体的代码实现是怎么样的呢，基于AVEC2014数据集

X_pool, y_pool = np.delete(X_pool, idx, axis=0), np.delete(y_pool, idx) # Add queried samples to labeled data X_labeled, y_labeled = np.concatenate([X_new, X_pool]), np.concatenate([y_new, y_pool]...

KNN算法的交叉验证不使用sklearn库

train_indices = np.delete(np.arange(X.shape[0]), test_indices) X_train, y_train = X[train_indices], y[train_indices] X_test, y_test = X[test_indices], y[test_indices] y_pred = [] for x in X_test:...

蒙特卡洛交叉验证去除异常样本代码

X_clean = np.delete(X, outlier_index, axis=0) y_clean = np.delete(y, outlier_index, axis=0) return X_clean, y_clean 使用示例： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn....

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