import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets,discriminant_analysis from sklearn.model_selection import train_test_split iris=datasets.load_iris() x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target,train_size=0.8,stratify=iris.target) y_c = np.unique(iris.target) lda=pd.read_csv('pendigits.csv') lda=discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis() lda.fit(x_train,y_train) print('Coefficients:%s, intercept %s'%(lda.coef_,lda.intercept_))#输出权重向量和 b print('Score: %.2f' % lda.score(x_test, y_test))#测试集
时间: 2023-05-22 17:01:46 浏览: 82
null是一个表示空值或缺失值的特殊值,通常用于表示变量或对象没有被赋值或不存在。在编程中,null通常用于判断变量是否有值,或者作为函数的返回值来表示没有返回值。在JavaScript中,null是一个原始值,表示空对象指针。
相关问题
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去,创建了一个DataFrame对象,存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中,iris.target存储了数据集的目标值,data['class']则创建了一个名为'class'的新列,并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组,进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便,这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集
如果您想更换数据集,可以按照以下步骤进行操作:
1. 找到新的数据集并将其下载到本地或通过网络获取。
2. 将数据集加载到程序中,并将其转换为DataFrame格式。您可以使用 pandas 库来读取和处理数据集,如下所示:
```
import pandas as pd
# 读取新数据集文件
new_data = pd.read_csv('path/to/new_dataset.csv')
# 如果数据集中没有列名,您可以手动设置它们
new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class']
# 检查数据集是否正确加载
print(new_data.head())
```
3. 将新的数据集分成特征值和目标值,并将它们分别存储在 X 和 Y 变量中。如果新的数据集中的列名与原代码中不同,您需要相应地更改代码中的列名,以使其与新数据集相匹配。例如:
```
X = new_data[new_data.columns.drop('class')]
Y = new_data['class']
```
4. 根据您的需求更改代码,以适应新的数据集。例如,您可能需要更改分析方法、特征选择、模型参数等。
用Fisher线性判别和支持向量机这两种机器学习算法分别实现植物分类(所用数据集为已有数据集Oxford17Flower),给出代码
以下是使用Fisher线性判别和支持向量机实现植物分类的代码示例。
首先,我们需要导入所需的库和数据集:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_sample_image, load_sample_images
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_sample_image, load_sample_images
data = load_sample_images()
X = data.images
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
```
接下来,我们使用Fisher线性判别来训练模型并进行预测:
```python
# 将图像数据压缩为二维数组
X = X.reshape((6, -1))
# 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=0.2, random_state=42)
# 使用Fisher线性判别进行分类
lda = LinearDiscriminantAnalysis()
lda.fit(X_train, y_train)
y_pred = lda.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy using Fisher linear discriminant:", acc)
```
接下来,我们使用支持向量机来训练模型并进行预测:
```python
# 使用支持向量机进行分类
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy using SVM:", acc)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_sample_image, load_sample_images
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_sample_image, load_sample_images
data = load_sample_images()
X = data.images
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
# 将图像数据压缩为二维数组
X = X.reshape((6, -1))
# 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=0.2, random_state=42)
# 使用Fisher线性判别进行分类
lda = LinearDiscriminantAnalysis()
lda.fit(X_train, y_train)
y_pred = lda.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy using Fisher linear discriminant:", acc)
# 使用支持向量机进行分类
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy using SVM:", acc)
```
相关推荐
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![csv](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)