解释ans1=[] ans2=[] ans3=[] temp = [] op_list = [4,15,22,30,34,45,74,114,170,209] #问题要求的药材No for i in op_list: hang = f3_mix[f3_mix['No'] == i]#修改为所求数据集 f3_mix data = msc(hang.iloc[:,2:])#msc(hang.iloc[:,2:])#模型预处理 temp = lgb_model.predict(pd.DataFrame(data),num_iteration=lgb_model.best_iteration) ans1.append(np.argmax(temp, axis=1)[0]) ans2.append(RF_model.predict(pd.DataFrame(data))) ans3.append(svm_model.predict(pd.DataFrame(data))) print(ans1)#lgb print(np.round(ans2))#RF print(np.round(ans3))#SVM
时间: 2024-01-13 18:05:48 浏览: 31
这段代码是根据给定的药材编号列表 op_list,从数据集 f3_mix 中获取对应的药材数据,然后使用预先训练好的三个不同的模型对药材进行分类预测,并将预测结果分别存储在 ans1、ans2、ans3 三个列表中。
具体操作流程如下:
- 首先,定义了三个空列表 ans1、ans2、ans3 以及一个临时列表 temp。
- 然后,使用 for 循环遍历药材编号列表 op_list。
- 在循环体内部,使用 f3_mix 数据集中的 No 列筛选出对应编号的药材数据,将其从第 3 列开始的所有特征数据取出,进行预处理(这里使用了 msc 函数进行模型预处理,但是代码中注释掉了)。
- 接着,使用预先训练好的 LightGBM、随机森林和 SVM 三个模型对药材进行分类预测,并将预测结果分别存储在 ans1、ans2、ans3 三个列表中。
- 最后,打印输出三个列表中的预测结果。
其中,ans1 列表中存储的是使用 LightGBM 模型预测的药材分类结果,np.argmax(temp, axis=1) 函数用于获取预测结果中概率最大的类别索引值。
ans2 和 ans3 列表中存储的是使用随机森林和 SVM 模型预测的药材分类结果,其中 np.round() 函数用于将预测结果四舍五入为最接近的整数。
相关问题
temp = ans_list[i][0] IndexError: list index out of range
这个错误是由于尝试访问一个列表中不存在的索引导致的。具体来说,`ans_list`这个列表中的索引`i`超出了列表的范围。
可能的原因有:
1. `ans_list`列表是空的,没有任何元素。
2. `i`的值大于等于`ans_list`列表的长度。
为了解决这个问题,你可以检查一下`ans_list`列表是否为空,并确保`i`的值在合理的范围内。
int i,p=1,ans=0;
这是一个简单的C++代码声明,其中包含了三个整型变量:i、p和ans。
- i 是一个计数器变量,通常用于循环结构。
- p 是一个初始值为1的变量,可能用于计算乘积。
- ans 是一个初始值为0的变量,可能用于计算某些累加结果。
但是,由于这段代码没有后续的语句,所以无法确定它的具体作用以及用途。