import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据表 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 将数据表分为X和y两部分，其中X为前三列数据，y为最后一列数据 X = data.iloc[:, :4] y = data.iloc[-1, :] # 拟合线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测每一列的预测值 y_pred = model.predict(X) # 输出每一列的预测值 print(y_pred)出现Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-1c2c07b8ba7f>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\线性预测8.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\线性预测8.py", line 13, in <module> model.fit(X, y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py", line 648, in fit X, y = self._validate_data( File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 565, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1124, in check_X_y check_consistent_length(X, y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 397, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1258, 4]错误

时间: 2023-06-30 09:15:51 浏览: 206
出现这个错误是因为你的 `y` 只有一行数据，而 `X` 有多行数据，导致无法进行线性回归模型的拟合。你应该将 `y` 改为一个一维数组或者一个DataFrame，例如： ```python X = data.iloc[:, :4] y = data.iloc[-1, :].values.reshape(-1, 1) # 将y转换成一个二维数组 model = LinearRegression() model.fit(X, y) y_pred = model.predict(X) print(y_pred) ``` 这样就可以避免这个错误了。请注意，我们将 `y` 转换成了一个二维数组，这是因为 `sklearn` 库中的线性回归模型要求 `y` 必须是一个二维数组。如果 `y` 是一个一维数组，需要使用 `reshape` 方法将其转换成一个二维数组。
相关问题

import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X)修改错误

在这段代码中，`X` 与 `y` 的赋值存在错误，应该将 `y` 的赋值改为 `data.iloc[:, 5].values`，即选取 Excel 文件中第 6 列数据作为输出。同时，在进行预测之前应先进行模型拟合，因此应该将 `model.fit(X, y)` 的代码移到 `model.predict(X)` 之前。修改后的代码如下： ``` import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 打印预测结果 print(y_pred) ```

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

在这个代码中，我们需要将 `y` 转换为一维数组，可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 4].values # 将 y 修改为第 5 列的数据 y = y.ravel() # 将 y 转换为一维数组 # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred) ``` 在这个代码中，我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据，然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样，就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。

相关推荐

zip

LDA.zip_lda_机器学习 LDA判别_线性判别分析_西瓜python_西瓜数据集

接下来，我们需要加载西瓜数据集，这通常涉及读取CSV或Excel文件，然后使用Pandas的DataFrame进行处理： python data = pd.read_csv('西瓜数据集3.0.csv') X = data.iloc[:, :-1] # 特征数据 y = data.iloc[:, -...
zip

Linear-Regression:选择最适合.csv（X，Y）中提供的数据的模型。 简单线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error 接下来，加载CSV数据： python data = pd.read_csv('your_file.csv') X = data['X_column'] Y = data...
zip

logistic_regression_data.txt-数据集

from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) 训练完成后，我们可以用测试集评估模型的性能。常见的评估指标有准确率（Accuracy）、精确...

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 读取数据data = pd.read_csv('data.csv')# 分离自变量和因变量X = data.iloc[:, :-1].valuesy = data.iloc[:, -1].values# 数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 使用多项式回归模型poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)X_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)# 训练模型regressor = LinearRegression()regressor.fit(X_poly, y_train)# 预测结果y_pred = regressor.predict(poly_reg.transform(X_test))最后如何绘制图

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制训练集散点图 plt.scatter(X_train, y_train, color='blue') # 绘制回归线 x = np.linspace(X_train.min(), X_train.max(), 100) y = regressor.predict(poly_reg.fit_...

# 导入需要的库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 读取数据data = pd.read_csv('diabetes.csv')# 将数据拆分为特征和目标变量X = data.iloc[:, :-1]y = data.iloc[:, -1]# 将数据拆分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 创建线性回归模型model = linear_model.LinearRegression()# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集数据y_pred = model.predict(X_test)# 计算模型的准确率accuracy = model.score(X_test, y_test)print("模型准确率:", accuracy)，优化这段代码

data = pd.read_csv('./diabetes.csv', header=0) # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=0) # ...

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等...接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。

1.线性回归和随机森林建模 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression 2.预测房价并绘制对比图

from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('housing.csv') # 数据预处理 X =...

import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('train_binary.csv') # 提取特征和标签 X = data.drop(['label'], axis=1) y = data['label'] # 切分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) # 定义逻辑斯蒂回归模型，并拟合训练集 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测，并计算准确率 y_pred = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', acc)以上代码出现STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.的问题，请问如何解决

这个问题通常是由于逻辑回归模型的收敛条件未满足或数据存在问题...model = LogisticRegression(max_iter=1000) 如果增加迭代次数后仍然出现相同的错误，可能需要对数据进行进一步的处理，如标准化、特征选择等。

简单分析代码import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('所有评论数据(1).xlsx') # 提取文本和情感倾向值 text = data['评论内容'].tolist() sentiment = data['情感倾向'].tolist() # 将连续的情感倾向值转换为离散的类别 threshold = 0.5 sentiment_class = ['positive' if s >= threshold else 'negative' for s in sentiment] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, sentiment_class, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 保存模型 joblib.dump(model, 'model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')

2. 使用 pd.read_excel 函数读取名为 '所有评论数据(1).xlsx' 的 Excel 文件，并将其存储在一个 DataFrame 对象中，命名为 data。 3. 从 data 中提取评论内容和情感倾向值，分别存储在 text 和 sentiment 列表中。 4...

# 导入需要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 读取 Excel 表格数据df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分离特征变量和因变量X = df.iloc[:, :-1]y = df.iloc[:, -1]# 将数据分为训练集和验证集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练支持向量机模型svm = SVC(kernel='linear')svm.fit(X_train, y_train)# 预测新的数据new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')y_pred = svm.predict(new_data)# 输出预测结果到 Excel 表格new_data['Prediction'] = y_prednew_data.to_excel('predictions.xlsx', index=False)# 输出模型精度和混淆矩阵print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, svm.predict(X_test)))print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, svm.predict(X_test)))输出混淆矩阵图片

import pandas as pd from sklearn.metrics import confusion_matrix # 读取 Excel 表格数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 分离特征变量和因变量 X = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] # 将数据分为训练...

解释代码import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('所有评论数据(1).xlsx') # 提取文本和情感倾向值 text = data['评论内容'].tolist() sentiment = data['情感倾向'].tolist() # 将连续的情感倾向值转换为离散的类别 threshold = 0.5 sentiment_class = ['positive' if s >= threshold else 'negative' for s in sentiment] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, sentiment_class, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 保存模型 joblib.dump(model, 'model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')

它使用了pandas库来读取Excel文件，sklearn库中的CountVectorizer来将文本转换为特征向量，LogisticRegression来训练模型，以及joblib来保存训练好的模型。 首先，代码读取了一个名为"所有评论数据(1).xlsx"的Excel...

报错ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 怎么修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') x = v.fit_transform(df['eview'].apply(lambda x: np.str_(x))) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['review'], data['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建CountVectorizer对象进行词频统计和向量化 count_vectorizer = CountVectorizer() X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_count = count_vectorizer.transform(X_test) # 创建TfidfVectorizer对象进行TF-IDF计算和向量化 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) # 创建逻辑回归分类器并在CountVectorizer上进行训练和预测 classifier_count = LogisticRegression() classifier_count.fit(X_train_count, y_train) y_pred_count = classifier_count.predict(X_test_count) accuracy_count = accuracy_score(y_test, y_pred_count) print("Accuracy using CountVectorizer:", accuracy_count) # 创建逻辑回归分类器并在TfidfVectorizer上进行训练和预测 classifier_tfidf = LogisticRegression() classifier_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred_tfidf = classifier_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf) print("Accuracy using TfidfVectorizer:", accuracy_tfidf)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') # 分割...

def return_values():     import pandas as pd     data=pd.read_excel('发电场数据.xlsx') #读取“发电场数据.xlsx”文件     x=data.iloc[:,0:4].values     y=data.iloc[:,4].values     from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR #导入线性方程的包     lr=LR() #创建线性回归对象     lr.fit(x,y) #对数据进行拟合     r=lr.score(x,y) #判定系数     c_x=lr.coef_ #系数     c_b=lr.intercept_ #常系数     b=[c_b,c_x[0],c_x[1],c_x[2],c_x[3]]     import numpy as np     x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])     x1=x1.reshape(1,4)     PE=lr.predict(x1)     return(b,r,PE) 给这段代码写个注释

from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR # 创建线性回归对象 lr = LR() # 对数据进行拟合 lr.fit(x,y) # 计算判定系数 r = lr.score(x,y) # 计算系数和常系数 c_x = lr.coef_ c_b = lr....

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载和预处理 train_data = pd.read_csv('D:/wy/train.csv') test_data = pd.read_csv('D:/wy/test.csv') # 特征选择和处理 features = ['uid', 'iid'] target = 'score' X_train = train_data[features] y_train = train_data[target] X_test = test_data[features] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_val_pred = model.predict(X_val) accuracy = accuracy_score(y_val, y_val_pred) print("Validation Accuracy:", accuracy) # 预测和推荐 y_test_pred = model.predict(X_test) test_data['score'] = y_test_pred recommended_movies = test_data.sort_values(by='score', ascending=False) # 结果保存 recommended_movies[['uid', 'iid', 'score']].to_csv('D:/forecast_result.csv', index=False)

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来构建一个基于逻辑回归的电影推荐系统。首先，它读取训练和测试数据，然后选择了一些特征。接着，训练数据被划分为训练集和验证集，用于训练和评估模型。在这里，模型采用了...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import linear_model from sklearn.metrics import r2_score path = 'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) data_B = data_B.iloc x = data_B.iloc[:, 1:19] y = data_B.iloc[:, 0:1] #对数据进行标准化处理 scaler=StandardScaler() scaledx=scaler.fit_transform(x) #线性回归模型 method=linear_model.LinearRegression() getmodel_1=method.fit(x,y) coef_,intercept_=getmodel_1.coef_,getmodel_1.intercept_ print('回归模型的系数为: {},截距为: {}'.format(coef_,intercept_)) #用R平方检验该模型的拟合度 predict_y=getmodel_1.predict(x) R_square=r2_score(y,predict_y) print('R_square is: ',R_square) #得到的值只有0.37，说明该模型不适合预估 #如果可行，就可以预估 把上面的pyton代码转为matlab代码

这段MATLAB代码将读取Excel文件中的数据，进行标准化处理后，使用fitlm函数进行线性回归建模，并计算R平方值来评估模型的拟合度。请注意，MATLAB中的索引是从1开始的，所以在取子集数据时索引需要适当调整。

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

1. 导入所需的库：numpy用于数值计算，pandas用于数据处理，PolynomialFeatures和LinearRegression分别用于多项式特征扩展和线性回归模型。 2. 从Excel文件中读取已知标准样品的波长和光强值数据，并将其...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

3. 读取数据集：使用pandas库的read_csv()函数读取数据集。 4. 划分特征向量和标签：将数据集划分为特征向量X和标签y。 5. 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据 data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt', sep=',', header=None) # 提取 x 和 y 数据 x = data[2].values.reshape(-1, 1) y = data[1].values.reshape(-1, 1) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('线性回归图') # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(x, y) # 绘制回归直线 plt.plot(x, model.predict(x), color='red') # 输出回归方程 print('回归方程：y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0])) # 显示图形 plt.show()提高输出回归方程的精度

可以使用format函数中的f字符串格式化方法，将输出的浮点数保留更多的小数...print('回归方程：y = {:.4f}x + {:.4f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0])) 你也可以根据需要自定义保留的小数位数。

最新推荐

recommend-type

基于Java语言的蓝牙遥控器设计源码，支持键盘、鼠标、影音遥控器

该项目为基于Java语言的蓝牙遥控器设计源码，包含539个文件，涵盖307个Java源文件、120个XML配置文件、34个PNG图片文件、16个Gradle构建文件、12个Git忽略文件、9个文本文件、6个JAR包文件、5个JSON配置文件、5个JPG图片文件。该遥控器支持键盘、鼠标和影音控制功能，适用于多种场合。
recommend-type

Unity UGUI性能优化实战：UGUI_BatchDemo示例

资源摘要信息:"Unity UGUI 性能优化 示例工程" 知识点： 1. Unity UGUI概述：UGUI是Unity的用户界面系统，提供了一套完整的UI组件来创建HUD和交互式的菜单系统。与传统的渲染相比，UGUI采用基于画布（Canvas）的方式来组织UI元素，通过自动的布局系统和事件系统来管理UI的更新和交互。 2. UGUI性能优化的重要性：在游戏开发过程中，用户界面通常是一个持续活跃的系统，它会频繁地更新显示内容。如果UI性能不佳，会导致游戏运行卡顿，影响用户体验。因此，针对UGUI进行性能优化是保证游戏流畅运行的关键步骤。 3. 常见的UGUI性能瓶颈：UGUI性能问题通常出现在以下几个方面： - 高数量的UI元素更新导致CPU负担加重。 - 画布渲染的过度绘制（Overdraw），即屏幕上的像素被多次绘制。 - UI元素没有正确使用批处理（Batching），导致过多的Draw Call。 - 动态创建和销毁UI元素造成内存问题。 - 纹理资源管理不当，造成不必要的内存占用和加载时间。 4. 本示例工程的目的：本示例工程旨在展示如何通过一系列技术和方法对Unity UGUI进行性能优化，从而提高游戏运行效率，改善玩家体验。 5. UGUI性能优化技巧： - 重用UI元素：通过将不需要变化的UI元素实例化一次，并在需要时激活或停用，来避免重复创建和销毁，降低GC（垃圾回收）的压力。 - 降低Draw Call：启用Canvas的Static Batching特性，把相同材质的UI元素合并到同一个Draw Call中。同时，合理设置UI元素的Render Mode，比如使用Screen Space - Camera模式来减少不必要的渲染负担。 - 避免过度绘制：在布局设计时考虑元素的层级关系，使用遮挡关系减少渲染区域，尽量不使用全屏元素。 - 合理使用材质和纹理：将多个小的UI纹理合并到一张大的图集中，减少纹理的使用数量。对于静态元素，使用压缩过的不透明纹理，并且关闭纹理的alpha测试。 - 动态字体管理：对于动态生成的文本，使用UGUI的Text组件时，如果字体内容不变，可以缓存字体制作的结果，避免重复字体生成的开销。 - Profiler工具的使用：利用Unity Profiler工具来监控UI渲染的性能瓶颈，通过分析CPU和GPU的使用情况，准确地找到优化的切入点。 6. 示例工程结构：示例工程应该包含多种UGUI使用场景，包括但不限于按钮点击、滚动列表、动态文本显示等，以展示在不同情况下优化技巧的应用。 7. 本示例工程包含的文件列表说明：UGUI_BatchDemo可能是一个预设的场景或者一系列预制件，这些文件展示了优化后的UGUI实践，用户可以通过实际运行这些预制件和场景来学习和理解性能优化的原理和效果。 通过深入学习和应用本示例工程中提供的各种优化技术和方法，开发者能够更好地掌握如何在实际项目中对UGUI进行优化，从而在保证用户体验的同时，提升游戏的运行效率。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【Twisted Python高级教程】：3小时打造高性能网络服务

![【Twisted Python高级教程】：3小时打造高性能网络服务](https://img-blog.csdnimg.cn/5093feab42874bdeb39ac8af1dd1c38a.png) # 1. Twisted Python概述与安装配置 ## 1.1 什么是Twisted Python Twisted是一个以事件驱动为核心的Python网络框架，支持广泛的网络协议。它特别适合开发高性能、长时间运行的网络服务。Twisted的独特之处在于其异步编程模型，它能够处理成千上万的连接，而不必为每个连接分配一个线程。 ## 1.2 安装Twisted 为了安装Twisted
recommend-type

当函数名字是void时，函数内部想要结束时不能return 0应该怎么办

当C++函数返回类型为`void`时，这意味着函数不直接返回任何值。在这种情况下，如果你想要表示函数执行完毕或者成功完成，通常不会使用`return 0`这样的语句。因为`return`关键字用于返回值给调用者，而在`void`函数中没有实际返回值。 相反，你可以选择以下几种方式来表示函数执行的完成或状态： 1. **无返回值**：如果函数确实完成了所有操作并且不需要通知调用者任何信息，就简单地让函数体结束即可，无需特别处理。 ```cpp void myFunction() { // 函数体内的代码 // ... // 没有 return 语句 } ``` 2
recommend-type

Java实现小游戏飞翔的小鸟教程分享

资源摘要信息:"小游戏飞翔的小鸟(Java实现)" 本资源为一个以Java语言实现的简单小游戏项目，名为“飞翔的小鸟”，主要面向Java初学者提供学习与实践的机会。此项目通过构建一个互动性强的小游戏，不仅能够帮助初学者理解和掌握Java编程的基本知识，还能够增进其对游戏开发流程的理解。通过分析项目中的源代码以及游戏的设计思路，初学者将能够学习到Java编程的基本语法、面向对象编程思想、以及简单的游戏逻辑实现。 该项目采用了Java编程语言进行开发，因此对于想要学习Java的初学者来说，是一个很好的实践项目。在项目中，初学者将接触到Java的基本语法结构，如变量定义、条件判断、循环控制、方法定义等。通过阅读和理解代码，学习者可以了解如何使用Java来创建类和对象，以及如何利用继承、封装、多态等面向对象的特性来构建游戏中的角色和功能模块。 此外，本项目还涉及到了游戏开发中的一些基本概念，例如游戏循环、事件处理、碰撞检测等。在“飞翔的小鸟”游戏中，玩家需要控制一只小鸟在屏幕上飞翔，避免撞到障碍物。学习者可以从中学习到如何使用Java图形用户界面（GUI）编程，例如通过Swing或JavaFX框架来设计和实现游戏界面。同时，项目中可能还会涉及到游戏物理引擎的简单应用，比如重力和碰撞的模拟，这些都是游戏开发中的重要概念。 由于项目描述中未提供具体的文件列表信息，无法进一步分析项目的细节。不过，通过文件名称“0797”我们无法得知具体的项目内容，这可能是一个版本号、项目编号或是其他标识符。在实际学习过程中，初学者应当下载完整的项目文件，包括源代码、资源文件和文档说明，以便完整地理解和学习整个项目。 总之，对于Java初学者来说，“飞翔的小鸟”项目是一个很好的学习资源。通过项目实践，学习者可以加深对Java语言的理解，熟悉面向对象编程，以及探索游戏开发的基础知识。同时，该项目也鼓励学习者将理论知识应用于实际问题的解决中，从而提高编程能力和解决实际问题的能力。欢迎广大初学者下载使用，并在实践中不断提高自己的技术水平。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Twisted Python异步编程基础：回调与Deferreds的终极指南

![Twisted Python异步编程基础：回调与Deferreds的终极指南](https://opengraph.githubassets.com/6a288a9eb385992f15207b8f2029fc22afe4d7b4d91b56c5467944b747c325e9/twisted/twisted) # 1. Twisted Python异步编程概述 在当今的网络应用开发领域，异步编程模型越来越受到重视。Python作为一门广泛使用的编程语言，在网络编程方面同样具有强大的异步处理能力。Twisted是一个用Python编写的事件驱动的网络编程框架，它是理解和掌握异步编程原理的
recommend-type

如何让图表同时实时更新两组数据

要在图表中同时实时更新两组数据，通常需要使用能够处理实时数据流并具备双向绑定功能的数据可视化库，如D3.js、Plotly.js或ECharts等。以下是使用JavaScript和一些这类库的一个基本步骤： 1. **选择合适的库**：比如在React或Vue中，ECharts或Recharts是不错的选择，它们都支持数据驱动视图和实时更新。 2. **设置数据源**：定义两个数据数组，分别代表你要显示的两组数据。你可以通过API、数据库查询或者其他事件驱动的方式实时获取新的数据。 3. **初始化图表**：创建图表实例，并配置初始的图表样式和数据源。例如，在ECharts中，`setO
recommend-type

Ant Design 4.16.8：企业级React组件库的最新更新

资源摘要信息:"ant-design-4.16.8.zip" ant-design 是一套企业级的 UI 设计语言和 React 组件库，适用于中后台产品开发。它的核心优势在于提炼了企业级产品中后台的交互语言和视觉风格，让开发者能够快速构建高质量、一致性且美观的用户界面。 1. 标题解读: 标题中的 "ant-design-4.16.8.zip" 是一个压缩包文件的名称，其中 "ant-design" 指代的是该组件库的名称，"4.16.8" 表示这是该组件库的第4个主版本下的16.8版本，"zip" 说明这是一个ZIP格式的压缩文件。 2. 描述解读: 描述中提到 ant-design 是一套企业级 UI 设计语言和 React 组件库。"企业级" 一词强调了该组件库适合用于构建企业级应用，这类应用通常需要有良好的性能、可靠性和安全性。"UI 设计语言" 指的是它有一套完整的界面设计规范和风格指南，"交互语言" 则是指组件在与用户的交互过程中应遵循的规范。"高质量 React 组件" 表明这些组件可以被直接使用，无需额外的组装或调整，"开箱即用" 更是强调了它的易用性和便利性。 3. 标签解读: 标签中的 "react" 表明该组件库是建立在 React 这一流行的 JavaScript 库上的，React 由 Facebook 开发，用于构建用户界面，特别是单页应用。"ant-design" 是组件库的名称，而 "antd" 则是该组件库的常用缩写。 4. 压缩包子文件的文件名称列表解读: - CNAME 文件用于指定项目或仓库的自定义域名。 - CODEOWNERS 文件用于指定代码库中某些文件或目录的所有者，这样当有人在这些部分提交 PR 或发 Issue 时，可以自动通知到对应的拥有者。 - .editorconfig 文件为项目中使用的编辑器提供了编码风格的配置，确保开发者在不同编辑器下保持一致的代码风格。 - .eslintrc.js 是 ESLint 的配置文件，ESLint 是一个静态代码分析工具，用于识别和报告代码中不符合规范的部分。 - .antd-tools.config.js 可能是针对 ant-design 或相关工具的自定义配置文件。 - webpack.config.js 是 webpack 的配置文件，webpack 是一个现代 JavaScript 应用的静态模块打包器，用于处理模块依赖关系和打包资源。 - .jest.js 与 .jest.image.js、.jest.node.js、.***.js 有关 Jest 的配置文件，Jest 是一个 JavaScript 测试框架，用于编写和运行测试用例，这些文件分别可能是针对不同测试环境（如浏览器、Node.js、图像处理、站点）的配置。 综上所述，"ant-design-4.16.8.zip" 是一个提供了企业级界面和组件的 React 库，强调了易于使用和高质量的特性。压缩包内的文件列表包含了与项目开发、代码风格、自动化测试等相关的配置文件，这些文件对于保持项目的代码风格一致性和自动化测试的配置至关重要。