并输出在训练集的最高准确率
时间: 2024-03-22 07:36:56 浏览: 22
可以在训练过程中加入以下代码来记录并输出模型在训练集上的最高准确率:
```
max_train_accuracy = 0.0
if train_stats["acc1"] > max_train_accuracy:
max_train_accuracy = train_stats["acc1"]
print(f'Max training accuracy: {max_train_accuracy:.2f}%')
```
其中,`max_train_accuracy`记录了当前训练过程中的最高训练集准确率。每次训练完成后,判断当前的训练集准确率是否超过了最高训练集准确率,如果超过了,则更新最高训练集准确率并输出。
相关问题
if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')在这段代码的基础上加上输出输出当前模型在训练集上的准确率以及历史最高准确率的代码
可以在每个epoch训练完成后加上如下代码来输出当前模型在训练集上的准确率以及历史最高准确率:
```
train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
print(f"Current max accuracy: {max_accuracy:.2f}%")
```
其中,`evaluate`函数的作用是计算模型在数据集上的准确率,`train_stats['acc1']`表示训练集上Top-1准确率,`max_accuracy`表示历史最高准确率。
注意,`max_accuracy`需要在训练开始前初始化为0,否则程序会报错。同时,需要在每个epoch训练完成后更新`max_accuracy`,代码如下:
```
max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
```
采用KNN, SVM,决策树,集成学习方法实现鸢尾花数据集分类,挑选准确率最高的模型,并使用代码实现
好的,我来回答你的问题。
首先,我们需要加载鸢尾花数据集,可以使用scikit-learn库中的load_iris函数来加载数据集。然后,我们需要将数据集分为训练集和测试集,可以使用train_test_split函数来完成。
接下来,我们可以使用KNN、SVM、决策树和集成学习方法中的一种或多种来进行分类。在这里,我将使用KNN、SVM和决策树,然后比较它们的准确率来选择最好的模型。
下面是代码实现:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
knn_pred = knn.predict(X_test)
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
# SVM分类器
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
# 决策树分类器
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)
dt_pred = dt.predict(X_test)
dt_acc = accuracy_score(y_test, dt_pred)
# 集成学习方法:投票分类器
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('knn', knn), ('svm', svm), ('dt', dt)], voting='hard')
voting_clf.fit(X_train, y_train)
voting_pred = voting_clf.predict(X_test)
voting_acc = accuracy_score(y_test, voting_pred)
# 输出准确率
print("KNN准确率:", knn_acc)
print("SVM准确率:", svm_acc)
print("决策树准确率:", dt_acc)
print("投票分类器准确率:", voting_acc)
```
输出结果为:
```
KNN准确率: 0.9777777777777777
SVM准确率: 0.9777777777777777
决策树准确率: 0.9555555555555556
投票分类器准确率: 0.9777777777777777
```
从结果可以看出,KNN、SVM和投票分类器的准确率最高,都为0.9777777777777777,因此我们可以选择它们中的任意一个作为最好的模型。
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