train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

时间: 2023-06-23 13:08:17 浏览: 36
这段代码是用来训练一个线性回归模型,并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下: 1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集,剩下的30%作为测试集。 2. 使用训练集拟合一个线性回归模型,其中因变量为房屋价格(price),自变量为房屋面积(sqft_living)。 3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测,并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。 4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式,第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数,第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。 5. 重复2~4步,但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型,计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。
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spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y']

这段代码是在使用 Pandas 库读取一个名为 spambase.txt 的文件,并将其分成训练集和测试集。具体来说,代码首先使用了 read_table 函数读取了 spambase.txt 文件,设置了分隔符为逗号,将文件的第一行作为列名,然后将列名中的最后一列改名为 'Y'。接着使用 sample 函数从数据集中随机抽样了 70% 的数据作为训练集,剩下的数据作为测试集,并将训练集和测试集中的特征和标签分别存储在 xtrain、ytrain、xtest 和 ytest 中。

train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index)

这段代码实现了将数据集按照指定比例划分为训练集和测试集的功能。 首先,`data.sample(frac=0.8, random_state=1)` 会从 `data` 数据集中随机选择 80% 的样本作为训练集,并使用 `random_state` 参数指定了随机种子,以保证每次划分结果的一致性。 然后,`data.drop(train_data.index)` 会从原始数据集中删除已经选取为训练集的样本,剩下的样本即为测试集。 你可以根据需要调整划分的比例和随机种子来满足实际需求。划分好的训练集和测试集可以用于模型的训练和评估。

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这两行代码是进行二维傅里叶变换的核心代码,下面我来简单解释一下。 在图像处理中,傅里叶变换被广泛应用于频域滤波、图像增强、图像压缩等方面。傅里叶变换可以将一个时域信号(如图像)转换为其频域表示,用于分析其频率成分。具体来说,对于一个二维图像 $f(x,y)$,其傅里叶变换为 $F(u,v)$,公式如下: $$F(u,v)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}f(x,y)e^{-j2\pi(\frac{ux}{M}+\frac{vy}{N})}$$ 其中,$M$ 和 $N$ 分别是图像的宽和高,$u$ 和 $v$ 分别是频率域的横、纵坐标。 具体到代码实现中,np.fft.fft2() 函数可以对二维图像进行傅里叶变换,其返回值是一个复数数组,表示图像的频域表示。而 np.fft.fftshift() 函数则是将频域中的直流分量移到频谱的中心,以便于后续的滤波操作。这两个函数的作用可以用下面的代码来展示: python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg',0) # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) # 频域中直流分量的位置在左上角,移动到中心位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # 显示结果 plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(np.log(1+np.abs(fshift)), cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 运行上述代码,可以得到如下的结果: ![image](https://img-blog.csdn.net/20180419180038797) 左图是原始图像,右图是对应的频谱图,可以看到频谱中心是亮的,表示该图像中低频分量比较多,即图像中存在较多的低频信息。
好的,以下是改进后的代码,增加了输出混淆矩阵图片的功能: python import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 将数据分为训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] target = 'target' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度和混淆矩阵 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True) plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['predicted_target'] = new_pred new_data.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False) 需要注意的是,为了输出混淆矩阵图片,我们需要导入matplotlib库。在代码中,我们使用seaborn库的heatmap函数绘制混淆矩阵的热力图,并使用matplotlib库的show函数显示图片。另外,如果你的数据文件格式不同,需要相应地修改代码。
这里是改进后的代码,并输出计算分类模型的准确率、召回率和F1值等指标。 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 将数据分为训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] target = 'target' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True) plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['predicted_target'] = new_pred new_data.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False) 其中,classification_report函数可以计算模型的准确率、召回率和F1值等指标。

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