fit_w = X[:input_kernel*hid_kernel] fit_wbias = X[input_kernel*hid_kernel: ((input_kernel*hid_kernel)+hid_kernel)] fit_v = X[((input_kernel*hid_kernel)+hid_kernel): (((input_kernel*hid_kernel)+hid_kernel)+hid_kernel)] fit_vbias = X[(((input_kernel*hid_kernel)+hid_kernel)+hid_kernel): ((((input_kernel*hid_kernel)+hid_kernel)+hid_kernel)+output_kernel)] data_result = np.zeros(train_x.shape[0])

这段代码是从输入参数X中分离出模型的参数fit_w、fit_wbias、fit_v和fit_vbias，这些参数将用于模型的训练。具体来说，输入参数X先按顺序包含了fit_w、fit_wbias、fit_v和fit_vbias，因此可以通过切片操作将它们分离出来。其中，input_kernel、hid_kernel和output_kernel分别表示输入层、隐层和输出层的大小。接着，定义一个长度为train_x.shape[0]的全0数组data_result，用于保存模型在训练集上的预测结果。这个数组的长度等于训练集的样本数，每个元素表示对应样本的预测结果。在后续的训练过程中，模型的训练将更新fit_w、fit_wbias、fit_v和fit_vbias参数，并根据更新后的参数对训练集进行预测，将预测结果保存在data_result数组中。

相关问题

for input_num in range(train_x.shape[0]): input_x = np.zeros(input_kernel) for input_for_hid_num in range(hid_kernel): if(input_for_hid_num == 0): input_x = train_x.iloc[input_num].T else: input_x = np.hstack([input_x, train_x.iloc[input_num].T]) hid_temp = fit_w * input_x hid_result = np.zeros(hid_kernel) for hid_num in range(hid_kernel): hid_result[hid_num] = relu(np.sum(hid_temp[hid_num * input_kernel : (hid_num * input_kernel) + input_kernel]) + fit_wbias[hid_num]) output_temp = fit_v * hid_result data_result[input_num] = np.sum(output_temp + fit_vbias)

这段代码是模型的前向传播过程，用于计算模型对训练集中每个样本的预测结果。具体来说，代码对于每个样本，首先定义一个长度为input_kernel的全0数组input_x，用于存储输入层的值。然后，对于隐层中的每个神经元，将输入层和当前样本的特征进行拼接，得到长度为input_kernel * hid_kernel的hid_temp向量，然后对每个神经元的输入进行Relu激活函数处理，得到长度为hid_kernel的hid_result向量，表示隐层的输出。接着，将hid_result向量和fit_v参数进行矩阵相乘，得到长度为output_kernel的output_temp向量，表示输出层的输入。最后，将output_temp向量加上fit_vbias参数，得到模型对当前样本的预测结果。预测结果保存在data_result数组中。这个过程将对训练集中每个样本都进行一次，从而得到模型在训练集上的预测结果。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import accuracy_score import datetime from time import time models = [RandomForestClassifier(random_state=123, min_samples_split=3, min_samples_leaf=0.01, max_depth=5), LogisticRegression(random_state=123), SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)] # 训练 for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)代码解释

这段代码使用了三种分类器(RandomForestClassifier, LogisticRegression, SVC)对数据进行训练和预测，并输出了各自的准确率(accuracy)、ROC曲线下的面积(rf_roc_auc)以及分类报告(classification_report)。

具体解释如下：

1. 导入需要的库和模块：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
import datetime
from time import time

2. 定义三个分类器模型：

models = [RandomForestClassifier(random_state=123,
                                 min_samples_split=3,
                                 min_samples_leaf=0.01,
                                 max_depth=5),
          LogisticRegression(random_state=123),
          SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)]

其中，RandomForestClassifier是随机森林分类器模型，LogisticRegression是逻辑回归分类器模型，SVC是支持向量机分类器模型。

3. 训练和预测：

for model in models:
    time0=time()
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred)
    print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy)
    print('======='*10)
    print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc)
    print('======='*10)
    print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性']))
    print('======='*10)

其中，for循环遍历三个模型，对每个模型进行训练和预测，并输出准确率、ROC曲线下的面积和分类报告。其中，time()函数用于计算训练时间。