data_preprocess.read_data参数
时间: 2024-05-28 17:11:18 浏览: 10
data_preprocess.read_data() 函数有以下参数:
- `file_path`(必需):数据文件的路径(字符串类型)。
- `max_len`(可选):每个文本的最大长度。如果文本长度超过此值,则会被截断。默认值为 512。
- `lowercase`(可选):是否将文本转换为小写。默认为 True。
- `split_ratio`(可选):将数据集分成训练集和验证集的比例。默认为 0.9,即将 90% 的数据用于训练,10% 的数据用于验证。
- `shuffle`(可选):是否在读取数据时打乱数据的顺序。默认为 True。
该函数返回一个元组,其中包含训练集和验证集的数据。
相关问题
请在注释处填入代码完成对训练集和测试集的结巴分词from paddlenlp.datasets import load_dataset def read(data_path): data_set = [] with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: l = line.strip('\n').split('\t') if len(l) != 2: print (len(l), line) words, labels = line.strip('\n').split('\t') data_set.append((words,labels)) return data_set train_ds = read(data_path='train.txt') dev_ds = read(data_path='dev.txt') test_ds = read(data_path='test.txt') for i in range(5): print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0]) print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1]) print(len(train_ds),len(dev_ds)) import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 for text in corpus: seg_list = jieba.cut(text) data_set.append(" ".join(seg_list)) return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])
from paddlenlp.datasets import load_dataset
def read(data_path):
data_set = []
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
l = line.strip('\n').split('\t')
if len(l) != 2:
print (len(l), line)
words, labels = line.strip('\n').split('\t')
data_set.append((words,labels))
return data_set
train_ds = read(data_path='train.txt')
dev_ds = read(data_path='dev.txt')
test_ds = read(data_path='test.txt')
for i in range(5):
print("sentence %d" % (i), train_ds[i][0])
print("sentence %d" % (i), train_ds[i][1])
print(len(train_ds),len(dev_ds))
import jieba
def data_preprocess(corpus):
data_set = []
for text in corpus:
seg_list = jieba.cut(text[0])
data_set.append((" ".join(seg_list), text[1]))
return data_set
train_corpus = data_preprocess(train_ds)
test_corpus = data_preprocess(test_ds)
print(train_corpus[:2])
print(test_corpus[:2])
import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码
import numpy as np
这一行代码导入了名为 numpy 的 Python 库,并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于数值计算的重要库,提供了丰富的数学函数和数据结构,如数组、矩阵等。
import pandas as pd
这一行代码导入了名为 pandas 的 Python 库,并将其重命名为 pd。pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的重要库,提供了数据读取、清洗、转换、分组、聚合等功能,支持的数据结构包括 Series 和 DataFrame。
from lreg import LogisticRegression
这一行代码从 lreg 库中导入了 LogisticRegression 类。lreg 库是自己定义的库,可能包含了一些自定义的机器学习算法。
test_length = 74
nofeats = 4
这两行代码定义了两个变量 test_length 和 nofeats,分别表示测试集的大小和特征的数量。
# -----------------------------------------
# data:
# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py)
这段注释说明了数据集的处理方式,将鸢尾花数据集的目标变量分成了 3 个虚拟变量,并使用标准缩放将特征转换为均值为 0,标准差为 1 的形式。具体的处理过程可以参考 preprocess1.py 和 preprocess4.py。
data = pd.read_csv('iris_dummy.csv')
data = np.array(data)
m,n = data.shape
np.random.shuffle(data)
这几行代码读取了名为 iris_dummy.csv 的 CSV 文件,并将其转换为 numpy 数组。然后使用 np.random.shuffle() 函数随机打乱数据集。
data_test = data[0:test_length]
X_test = data_test[:,0:nofeats]
Y_test0 = data_test[:,nofeats]
Y_test1 = data_test[:,nofeats+1]
Y_test2 = data_test[:,nofeats+2]
Y_test_all = data_test[:,nofeats+3]
这几行代码将数据集分为测试集和训练集,并将测试集的特征和目标变量分别存储在 X_test、Y_test0、Y_test1、Y_test2 和 Y_test_all 中。其中,X_test 是测试集的特征矩阵,Y_test0、Y_test1 和 Y_test2 分别是测试集的三个虚拟变量,Y_test_all 是测试集的原始目标变量。
Y_test0 = Y_test0.T
Y_test1 = Y_test1.T
Y_test2 = Y_test2.T
Y_test_all = Y_test_all.T
这几行代码将测试集的目标变量转置,使得其变成了行向量,方便后续的计算。
data_train = data[test_length:m]
X_train = data_train[:, 0:nofeats]
Y_train0 = data_train[:,nofeats]
Y_train1 = data_train[:,nofeats+1]
Y_train2 = data_train[:,nofeats+2]
这几行代码将数据集的剩余部分作为训练集,并将训练集的特征和目标变量分别存储在 X_train、Y_train0、Y_train1 和 Y_train2 中。
Y_train0 = Y_train0.T
Y_train1 = Y_train1.T
Y_train2 = Y_train2.T
这几行代码将训练集的目标变量转置,使得其变成了行向量,方便后续的计算。
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