dvfunc=dummyVars(~.,data=data_train[,c(1:45)],fullRank = T)
时间: 2024-01-14 18:04:07 浏览: 22
这段代码的作用是对`data_train[,c(1:45)]`中的所有变量进行虚拟编码(dummy coding),其中`~.`表示对所有变量进行编码,`fullRank = T`表示编码后的变量个数等于原始变量个数减一。虚拟编码可以将分类变量转换为数值变量,进而用于建模等分析任务。编码后的变量一般会以原始变量名称为前缀,并在后面添加对应的水平名称或编码。返回值`dvfunc`是一个虚拟编码器对象,可以用于对新数据进行编码。
相关问题
dvfunc=dummyVars(~.,data=data_train[,c(1:45)],fullRank = T) > data_trainx=predict(dvfunc,newdata =data_train[,c(1:45)])
这段代码的作用是将`data_train`数据集的前45列进行哑变量处理,并将结果保存在`data_trainx`中。其中,`dummyVars()`函数用于创建哑变量转换器,将所有非因子变量转换为因子变量,`~.`表示使用所有列作为自变量,`fullRank = T`表示使用完整秩编码。
`predict()`函数则使用哑变量转换器将`data_train`数据集的前45列转换为因子变量,并将结果保存在`data_trainx`中。
需要注意的是,这段代码只处理了`data_train`数据集的前45列,如果你想对整个数据集进行处理,应该将`data_train[,c(1:45)]`改为`data_train`。
# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None,这段代码的含义是什么
这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型,建立相应的 SVM 模型,并使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。
首先,根据选择的 SVM 类型,判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM(choice=1),则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型;如果选择了非线性 SVM(choice=2),则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型;如果选择了多分类 SVM(choice=3),则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型;如果选择了 sklearn SVM(choice=4),则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。
然后,根据选择的 SVM 模型类型,使用训练集数据进行训练,并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型,则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练,并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测;如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型,则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型,则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练,并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。
最后,根据选择的 SVM 模型类型,返回预测结果 pred_train 和 pred_test,以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM(linear、gaussian 或 sigmoid kernel)模型或多分类 SVM 模型,返回的支持向量 support_vec 非空,否则为空。
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