解析这行代码clf. score(x_train,y_train)
时间: 2024-05-30 18:12:41 浏览: 10
这行代码使用了分类器(clf)的score()方法来计算模型在训练集(x_train和y_train)上的准确率。
其中,x_train是训练集的特征值,y_train是训练集的目标值,即分类器需要根据x_train中的特征值来预测y_train中对应的目标值。
score()方法返回的是模型在训练集上的准确率,即预测正确的样本数占总样本数的比例。
相关问题
clf.fit(x_train, y_train) result=clf.predict(x_test) sc=clf.score(x_train, y_train)
这段代码是一个典型的机器学习模型训练和评估的流程。
- `clf.fit(x_train, y_train)` 是用训练数据集 `x_train` 和相应的标签 `y_train` 来训练机器学习模型 `clf`。
- `result=clf.predict(x_test)` 则是用训练好的模型来预测测试数据集 `x_test` 的结果,并将预测结果保存到 `result` 中。
- `sc=clf.score(x_train, y_train)` 是用训练好的模型在训练数据集上进行评估,计算出模型的准确率,并将准确率保存到 `sc` 中。
需要注意的是,这里使用的是监督学习的方法,即训练数据集中包含了样本的特征和相应的标签。在训练过程中,模型会学习到特征与标签之间的关系,并用这种关系来预测新的数据样本的标签。
x2 = poly.transform(x_train) x2t = poly.transform(x_test) clf.fit(x2, y_train) clf.score(x2, y_train) clf.score(x2t, y_test)
这段代码是对数据进行多项式特征转换,并使用转换后的特征训练了一个分类器。然后通过调用 `score` 方法计算了训练集和测试集上的准确率。
具体来说,`poly.transform(x_train)` 将训练集数据 `x_train` 进行多项式特征转换,得到了转换后的特征矩阵 `x2`。同样地,`poly.transform(x_test)` 将测试集数据 `x_test` 进行多项式特征转换,得到了转换后的特征矩阵 `x2t`。
然后,通过调用 `clf.fit(x2, y_train)` 对转换后的训练集特征矩阵 `x2` 和对应的训练集标签 `y_train` 进行模型训练。接着,通过调用 `clf.score(x2, y_train)` 计算了模型在训练集上的准确率。最后,通过调用 `clf.score(x2t, y_test)` 计算了模型在测试集上的准确率。
需要注意的是,代码中使用了 `poly` 和 `clf` 两个对象,它们分别代表多项式特征转换器和分类器模型。在执行这段代码之前,需要确保已经创建了这两个对象,并且它们已经被正确配置和初始化。