for i in range(20): x[i] = x_fit.transform(x[i]) y[i] = mlpr.predict(x[i]) y[i] = y_fit.inverse_transform(y[i])

时间: 2023-06-24 12:05:31 浏览: 52
PDF

Python for i in range ()用法详解

这段代码是使用机器学习模型进行预测的过程。其中： - `x_fit.transform(x[i])` 表示将 `x[i]` 转换成模型输入需要的格式。 - `mlpr.predict(x[i])` 表示使用训练好的 `mlpr` 模型对转换后的 `x[i]` 进行预测，得到预测输出 `y[i]`。 - `y_fit.inverse_transform(y[i])` 表示将预测输出 `y[i]` 转换为原始数据的格式。 这段代码的作用是对一组数据 `x` 进行预测，并将预测结果保存在 `y` 中。其中 `x` 和 `y` 都是长度为 20 的数组。
阅读全文

相关推荐

rar

SFS代码4_SFS特征选择_SFS_特征选择_SFS算法_源码.rar.rar

for k in range(1, X.shape[1]+1): selector.k = k X_selected = selector.fit_transform(X, y) model.fit(X_selected, y) performance = evaluate_model(model, X_selected, y) print(f"特征数: {k}, 性能: {...
docx

1_题目.docx

for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) kmeans.fit(reduced_data) wcss.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), wcss) ...

请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

接着，将训练集和测试集分别取出，分别对其进行归一化，并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后，将X_train和X_test进行维度变换，将其变为三维数组，以便于后续的模型训练。值得...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

在代码的开头，需要加上注释，...model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

在代码中，预处理部分中使用了...model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

x = train['contents_clean'][:10000] y = train['label'][:10000] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2) vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2)) ####考虑二维的特征 临近的两个特征组合 X_train_vec = vec.fit_transform(x_train) X_test_vec = vec.transform(x_test) display(X_train_vec, X_test_vec) from sklearn.feature_selection import SelectKBest X_train_vec = X_train_vec.astype(np.float32) X_test_vec = X_test_vec.astype(np.float32) selector = SelectKBest(f_classif, k=min(20000, X_train_vec.shape[1])) selector.fit(X_train_vec, y_train) X_train_vec = selector.transform(X_train_vec) X_test_vec = selector.transform(X_test_vec) print(X_train_vec.shape, X_test_vec.shape)

- 首先，从 train 数据集中选择前 10000 条数据作为训练集，分别将文本和标签存储在 x 和 y 变量中。 - 然后，使用 train_test_split 函数将训练集划分为训练集和测试集，其中测试集大小为训练集大小的 20%...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

4. for i in range(1, 101):：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。 5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 ...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) # 对数据进行归一化处理 sc = ...

生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

该函数将检查X和Y是否具有相同的长度，并通过步骤计算每个迭代周期的步骤数。然后使用concrete_select函数对数据进行特征选择，最后训练模型并输出总结。模型将使用Adam优化器，并计算均方误差进行损失。最后，将...

dataset = new_data.values train= dataset #valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # 重塑训练数据格式为三维形式 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)) # 创建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(Dense(1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - 30 - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test)模型预测值为nan

根据代码，可能的原因有以下几种： 1. 数据集中可能存在缺失值或异常值。可以通过检查数据集来解决此问题。 2. 在进行数据归一化时，MinMaxScaler可能没有正确地处理数据。可以尝试使用其他归一化方法来处理数据。...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt....

#creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:2187,:] valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))，将这串代码转化为学术语言，需要中文的

为了创建训练集和测试集，我们首先使用“values”属性将原始数据转换为NumPy数组...这些序列被分别存储在x_train和y_train变量中。最后，我们将输入序列重塑为具有第三个维度为1的形式，以便将其输入到神经网络模型中。

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤： 1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 ...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

根据你之前的说明，应该是将第5行的代码从： python model = load_model('model.h5') 改为： python model = None 这样就可以重新声明一个没有用的 model 变量了。

在不改变代码本意的前提下，用另一种方式重写代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

import pandas as pd ...df_table_all.columns = [str(i) for i in range(df_table_all.shape[1])] df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv", index=False)

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris_pca.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5): m, n = X.shape visited = np.zeros(m, dtype=bool) labels = np.zeros(m, dtype=int) cluster_id = 1 for i in range(m): if not visited[i]: visited[i] = True neighbors = get_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples) cluster_id += 1 return labels def get_neighbors(X, i, eps): dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1) neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0] return neighbors def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples): labels[i] = cluster_id for j in neighbors: if not visited[j]: visited[j] = True new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps) if len(new_neighbors) >= min_samples: neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors) if labels[j] == 0: labels[j] = cluster_id labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5) # 簇的总数 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) print("簇的总数：", n_clusters) # 各样本所归属簇的编号 print("各样本所归属簇的编号：", labels) # 外部指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score ri = adjusted_rand_score(y, labels) fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels) print("RI：", ri) print("FMI：", fmi) # 内部指标 from sklearn.metrics import davies_bouldin_score dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels) print("DBI：", dbi) # 可视化输出 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show(),请为我分析这段代码的运行结果

这段代码首先使用PCA对iris数据集进行降维，将数据降到了2维。然后使用自己实现的DBSCAN聚类算法对降维后的数据进行聚类，其中eps和min_samples是DBSCAN算法的超参数。聚类完成后，输出簇的总数和各样本所归属簇的...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) def dbscan(X, eps, min_samples): labels = np.zeros(len(X)) C = 0 visited = set() for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited) return labels def find_neighbors(X, i, eps): neighbors = [] for j in range(len(X)): if np.linalg.norm(X[i] - X[j]) < eps: neighbors.append(j) return neighbors def expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited): for j in neighbors: if j not in visited: visited.add(j) neighbors_j = find_neighbors(X, j, eps) if len(neighbors_j) >= min_samples: neighbors.extend(neighbors_j) if labels[j] == 0: labels[j] = C eps = 0.5 min_samples = 5 labels = dbscan(X_pca, eps, min_samples) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show()将上述代码解读并加以注释

for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X,...

解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

- for i in range(len(a))：对训练集中的每个数据进行处理。 - s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set)：将每个数据转换为词向量，并将其存储在s1_...

最新推荐

recommend-type

【重磅，更新！】2002-2021年中国31省份经济韧性测度三级指标数据合集（各省、市、企业等）

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/abc6838/article/details/143720369 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Chirp信号检测算法精解】：掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号，即线性调频连续波信号，因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍，概述其核心原理与应用场景，为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化，源于对信号在
recommend-type

如何修改此代码使其支持模糊匹配？

要在C语言中实现模糊匹配，你可以考虑使用通配符或者其他模式匹配库，比如`fnmatch`函数。这里以`fnmatch`为例，它是用于做简单模式匹配的标准库函数。如果你想允许用户输入的部分字符串作为查询条件，可以稍作修改如下： ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <fnmatch.h> void fuzzy_search(const char *pattern, const char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if (file == N
recommend-type

ALU课设实现基础与高级运算功能

资源摘要信息:"ALU课设" 知识点： 1. ALU的基本概念：ALU（算术逻辑单元）是计算机处理器中的核心组成部分，负责执行所有的算术和逻辑运算。它能够处理包括加法、减法、逻辑运算等多种指令，并根据不同的操作码（Operation Code）来执行相应的操作。 2. 支持的运算类型： - ADD（加法）：基本的算术运算，将两个数值相加。 - SUB（减法）：基本的算术运算，用于求两个数值的差。 - 逻辑左移（Logical Shift Left）：将数值中的位向左移动指定的位置，右边空出的位用0填充。 - 逻辑右移（Logical Shift Right）：将数值中的位向右移动指定的位置，左边空出的位用0填充。 - 算数右移（Arithmetic Shift Right）：与逻辑右移类似，但是用于保持数值的符号位不变。 - 与（AND）、或（OR）、异或（XOR）：逻辑运算，分别对应逻辑与、逻辑或、逻辑异或操作。 SLT（Set Less Than）：如果第一个数值小于第二个数值，则设置条件标志位，通常用于条件跳转指令。 3. ALUctr表格与操作码（ALU_OP）： - ALUctr表格是ALU内部用于根据操作码（ALU_OP）来选择执行的具体运算类型的映射表。 - 操作码（ALU_OP）是用于告诉ALU需要执行哪种运算的代码，例如加法操作对应特定的ALU_OP，减法操作对应另一个ALU_OP。 4. ALU设计中的zero flag位： - Zero flag是ALU的一个状态标志位，用于指示ALU的运算结果是否为零。 - 在执行某些指令，如比较指令时，zero flag位的值会被检查，以便决定程序的执行流程。 5. 仿真文件： - 仿真文件是指在设计和测试ALU时所用到的模拟环境文件。通过这些文件，可以验证ALU的设计是否满足需求，运算结果是否正确。 - 仿真文件通常包括一系列测试向量和预期的输出结果，用于验证ALU在各种情况下的行为。 6. ALU课设的应用场景： - 通过制作ALU课设，学生或工程师可以加深对处理器核心组成部分的理解。 - ALU的设计和实现是计算机体系结构课程中的一个重要课题，通过实践项目可以更好地掌握理论知识。 - 在实际工作中，设计高效、准确的ALU对于提高处理器性能至关重要。 7. 技术实现和开发流程： - 设计ALU时，需要根据需求确定支持的运算类型和精度（比如32位、64位等）。 - 设计ALUctr表格，列出所有可能的操作码与对应运算类型的映射关系。 - 通过硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现ALU电路设计，包括各种运算逻辑和zero flag位的处理。 - 编写测试用例，使用仿真工具进行测试验证，确保ALU按照预期工作。 8. ALU的设计挑战： - 设计一个高效的ALU需要考虑运算速度、资源消耗（如芯片面积、功耗）和可靠性。 - 在不同的处理器设计中，ALU可能会有不同的优化策略，比如流水线技术、超标量技术等。 - 考虑未来技术的发展，设计可扩展性和兼容性也是ALU设计中的关键点。