mean_p = predict.mean(axis=0)是什么意思

时间: 2024-05-30 09:15:00 浏览: 104
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Python中axis=0和axis=1的理解

这个代码行是在对预测结果进行操作。"predict" 是一个数组，可能是由模型预测得到的，"mean(axis=0)"则是对这个数组进行操作求平均值，其中的 "axis=0" 表示按照第一维 (即第一个轴，这通常是一个样本) 操作。这行代码的意思是取预测结果的每一个特征的平均值，返回一个包含每一个特征平均值的一维数组。
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Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

img = np.expand_dims(img, axis=0) # 使用模型进行预测 out = model.predict(img) 3. **模型配置检查**：确认模型配置是否正确。例如，损失函数的选择对于分类任务非常重要。对于多分类问题，应该使用...
zip

ml_data.zip

data.drop('target', axis=1), # 特征 data['target'], # 目标变量 test_size=0.2, # 20%的数据作为测试集 random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 ...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

9. 从sklearn.metrics模块中导入r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数，用于评估模型的性能。 10. 分别使用score()函数计算训练集和测试集的R2得分，并输出结果。 11. 使用predict()函数对测试集...

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))

在这段代码中，可能存在以下错误： 1. 缺少必要的库或模块。 2. training_set 的文件路径是否正确。...Y_Predict = np.mean(Y_predict, axis=0) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

def mcp_loss(f_new): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ batch_size = 64 num_timesteps = 6 num_features = 15 delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, num_features), minval=0, maxval=1) p = inputs[:, :, -15:] p_new = p + delta_p newinputs = np.concatenate([train_ds[:, :, 0], p_new], axis=-1) f = ssmodel.predict(train_ds) f_new = ssmodel.predict(newinputs) # 预测 f_new delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ def loss(y_true,y_pred): return alpha* mean_squared_error(y_true, y_pred) + (1-alpha) * mcp_loss() return loss将这段代码修改为keras的自定义损失函数的正确形式

delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, num_features), minval=0, maxval=1) p = y_true[:, :, -15:] p_new = p + delta_p newinputs = tf.concat([y_true[:, :, 0], p_new], axis=-1)...

翻译这段代码:print("start：") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult：",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

打印 "start："，并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证，其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集，使用 LightGBM 模型进行训练和预测，并计算每个测试集的 AUC 分数。将每个测试集的预测结果和相应的 AUC ...

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

随后通过一个循环，对于每一个 "cnt" 值等于当前循环变量 "i" 的数据，将该数据的标签列表转换为新的标签列表 "label"，并计算出该数据的预测值 "predict"。然后使用 sklearn 库中的 roc_curve 函数计算出该数据的 ...

解释代码import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction)

这段代码实现了基于用户相似度的推荐系统。首先，代码读取了一个包含用户ID、商品ID、评分和时间戳的数据文件，并将其存储在一个Pandas数据框中。然后，代码将数据集分为训练集和测试集，并将它们转换为用户-物品...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

这段代码是一个机器学习模型的完整流程，包括数据准备、特征工程、模型建立、模型训练、预测结果保存、模型评估和可视化分析等步骤。其中包括了绘制柱形图和对比类分析的代码。 绘制柱形图的代码如下： ...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。...

from BP import BPNeuralNetwork import numpy as np import pandas as pd # 读取 Excel 文件并划分数据集 train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) train_output=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[36]) test_output=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[36]) # 构建神经网络模型并训练 nn = BPNeuralNetwork(num_input=train_input.shape[1], num_hidden=5, num_output=train_output.shape[1], learning_rate=0.1) nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) # 在测试集上进行预测并计算准确率 y_pred = nn.predict(test_input) y_pred_label = np.argmax(y_pred, axis=1) y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1) accuracy = np.mean(y_pred_label == y_test_label) print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

你的代码看起来是一个基于BP神经网络的分类模型的训练和预测过程。根据你的代码，以下是你可能需要注意的几个方面： 1. 确保 BPNeuralNetwork 类的定义在 BP.py 文件中，并且在当前代码文件中通过 from BP ...

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

[0.123, 0.135, 0.118, 0.129, 0.124] 0.1258, 0.0068 Balanced Log Loss [0.456, 0.567, 0.432, 0.543, 0.478] 0.4952, 0.056 Weights [2.192982456140351, 1.7621145374449343, 2.314814814814815, 1....

def monotonic_loss(p, f, delta_p, model): """ 计算单调性约束损失函数 """ p_new = p + delta_p f_new = model.predict(tf.expand_dims(p_new, axis=-1)) delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def mcp_loss(p, f, delta_p, batch_size, num_steps, model): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ mse_mcp = 0. for i in range(batch_size): for t in range(num_steps): mse_mcp += monotonic_loss(p[i, t], f[i, t], delta_p[i], model) mse_mcp /= (batch_size * num_steps) return mse_mcp def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, batch_size=64, num_steps=6, model=model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss这段代码有什么问题

p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) # 计算新的输入 p_new f_new = model(p_new)[:, :, 0] # 预测 f_new delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) ...

写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析：import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

算法描述： 1. 读取训练数据集并删除无用特征 2. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值 3. 将数据集分为训练集和测试集 4. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测 5. 使用剪枝决策树分类器训练...

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 ：", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

这段代码主要是实现了基于物品相似度矩阵的推荐系统，具体流程如下： 1. 读取 u.data 数据集文件，用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式，并输出该数据集； 2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品；...

def predict(self, dataloader, test_label, scale=True): with torch.no_grad(): collector = [] pred_time = [] for i, data in enumerate(dataloader, 0): #枚举函数 封装 dataloader start_time = time.time() input_data = data.permute([0,2,1]).float().to(self.device) fake, _, _, _ = self.G(input_data) fake = fake.type(torch.DoubleTensor) data = data.type(torch.DoubleTensor) rec_error = torch.sum(torch.abs((fake.permute([0,2,1]) - data)), dim=2) collector.append(rec_error[:, -1])#取每个窗口最后一个点的重构误差 pred_time.append(time.time() - start_time) score = np.concatenate(collector, axis=0) # Scale error vector between [0, 1] if scale: score = (score - np.min(score)) / (np.max(score) - np.min(score)) y_ = test_label y_pred = score if y_ is not None and len(y_) > len(y_pred): y_ = y_[-len(y_pred):] return y_, y_pred, np.mean(pred_time)

这段代码是一个Python函数，函数名为"predict"。它有三个参数，分别是"dataloader"、"test_label"和"scale"。函数的作用是根据输入数据进行预测，并返回预测结果。 在函数体内部，使用了Python中的"with torch.no_...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test)

您的代码看起来是使用了 SVM（支持向量）算法来进行鸢尾花数据集的分类任务。代码中首先导入了所需的库，然后加载了鸢尾花数据集。接下来，对数据进行了预处理，包括去除了类别为2的样本、特征标准化等操作。...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test) 解释

这段代码是一个简单的支持向量机（SVM）...最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，通过调用model_svm的predict方法，并将预测结果存储在变量X_test_h中。 你可以通过打印Accuracy来查看模型在测试集上的准确率。
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