解释这段代码label = trainset['label'].tolist() label_set = list(set(label)) label_set.sort() for i in range(len(label)): label[i] = label_set.index(label[i]) label = np.array(label) labels = to_categorical(np.asarray(label))
时间: 2024-04-27 21:22:17 浏览: 13
这段代码的作用是将文本数据对应的标签转换为模型可以处理的数值型标签。
首先,从训练集trainset中读取标签列"label",并将其转换为列表label。
然后,使用Python中的set()函数将label列表转换为集合,并将集合转换为列表label_set,其中每个元素都是一个不同的标签。
接着,使用Python中的sort()方法对label_set列表进行排序,以便后续将标签转换为数字时能够保证相同标签始终对应相同的数字。
接下来,使用for循环遍历label列表中的每个标签,将其转换为对应的数字,即在label_set列表中的索引号,并将结果存储回原来的label列表中。
然后,将label列表转换为numpy数组类型,并将其转换为one-hot编码形式,即使用Keras中的to_categorical()函数将其转换为labels数组。最终,labels数组中每一行都表示一个文本数据对应的数值型标签,标签的个数等于label_set列表中不同标签的个数。
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df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False) # 随机分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop(['号码', 'label'], axis=1), df_train['label'], test_size=0.2, random_state=int(cfg_train_dict['random_state']))
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的代码。
首先,代码根据 df_1 和 df_train_1 的索引的差异,获取了 df_1 中不在训练集中的样本,并将其赋值给 df_1_final_test。
接着,代码从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集,并给其添加一个名为 'label' 的列,所有行的值都设置为 0。
然后,代码将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。
接下来,代码使用 train_test_split 函数将 df_train 数据框划分为训练集和测试集。其中,参数 df_train.drop(['号码', 'label'], axis=1) 表示训练集的特征数据,df_train['label'] 表示训练集的标签数据。test_size 参数设置了测试集的比例,这里是 0.2,即 20% 的样本被划分为测试集。random_state 参数用于设置随机种子。
最后,代码将划分好的训练集和测试集分别赋值给 x_train、x_test、y_train、y_test 变量。
这段代码的作用是将数据集划分为训练集和测试集,用于模型的训练和评估。其中,df_train 包含了正例样本和负例样本,df_ft 包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。x_train、x_test、y_train、y_test 则是划分好的训练集和测试集的特征数据和标签数据。
def set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] df_train_1 = df_1.sample(len(df_1) - int(cfg_train_dict['simulate_pos_count']), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) print('df_train_1 : ',len(df_train_1)) if cfg_train_dict['use_neg_sample'] == 'True': df_train_0 = df_0.copy() if len(df_0) >= len(df_1): df_train_0 = df_0.sample(len(df_1)) #else: # df_train_0 = df_0.append(df_9.sample(len(df_train_1) - len(df_0), # random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])), # sort=False) else: df_train_0 = df_9.sample(round(len(df_train_1)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_train_0['label'] = 0 print('train set: pos_num--%i nag_num--%i' % (len(df_train_1), len(df_train_0))) df_train = df_train_1.append(df_train_0, sort=False) df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False)
这段代码是一个名为 set_data 的函数,它用于设置数据集。
首先,函数从 cfg_dict 字典中获取了一个名为 cfg_train_dict 的子字典,其中包含了训练配置的相关参数。
接着,函数从 df_1 数据框中随机抽样了一部分样本作为训练集 df_train_1,抽样数量为 len(df_1) 减去 cfg_train_dict['simulate_pos_count'],random_state 参数用于设置随机种子。函数打印了 df_train_1 的长度。
然后,根据 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值,函数决定如何选择负例样本。如果值为 'True',则将 df_0 数据框复制给 df_train_0,并根据 df_1 的长度进行抽样。如果 df_0 的长度大于等于 df_1 的长度,则抽样数量为 len(df_1);否则,函数还会从 df_9 数据框中抽样剩余的样本,抽样数量为 len(df_train_1) 减去 len(df_0),random_state 参数同样用于设置随机种子。
如果 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值不为 'True',则直接从 df_9 数据框中抽样数量为 round(len(df_train_1)) 的样本作为负例样本,并将其赋值给 df_train_0。
接下来,函数给 df_train_0 添加了一个名为 'label' 的列,并将所有行的值都设置为 0。函数打印了 df_train_1 和 df_train_0 的长度。
然后,函数将 df_train_1 和 df_train_0 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_train。
接着,函数根据 df_train_1 的索引和 df_1 的索引的差异,获取了 df_1 中不在训练集中的样本,并将其赋值给 df_1_final_test。
接下来,函数从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集,并给其添加一个名为 'label' 的列,所有行的值都设置为 0。
最后,函数将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。
这段代码的作用是根据配置参数设置训练集和测试集。训练集由正例样本和负例样本组成,而测试集则包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。