x_value_poly = sc_X.transform(x_value_poly)

时间: 2023-08-31 09:34:24 浏览: 60
### 回答1: 这段代码是用 sc_X 对 x_value_poly 进行特征缩放(feature scaling)的操作。sc_X 是一个 Scaler 对象,它可以对数据进行标准化、归一化等处理,使得数据的特征在相同的尺度范围内,避免特征值之间的差异太大影响模型的训练效果。通过调用 Scaler 对象的 transform() 方法,可以对数据进行特征缩放的操作。 ### 回答2: 该代码行是将x_value_poly数据集进行转换,使用sc_X对象的transform函数进行操作。具体来说,sc_X是一个用于数据预处理的特征缩放对象,可以对输入的数据进行相应的转换操作。 在这里,x_value_poly是一个包含多个特征的数据集,在进行机器学习任务之前,通常需要对特征进行预处理。特征缩放是一种常见的预处理方法,它是将不同的特征的数值范围映射到相同的区间内,使得各个特征之间具有可比性。这对很多机器学习算法来说是必要的,因为它们对不同的特征数值范围敏感。 sc_X.transform函数的作用是对输入数据进行转换。具体的转换方式是根据sc_X对象所采用的数据预处理方法而定,例如可以进行特征缩放、标准化、正则化等操作。通过调用transform函数,可以将x_value_poly数据集按照sc_X对象所定义的转换方式进行相应的转换操作,得到一个新的经过预处理的数据集。 这样,就可以在进行机器学习任务之前,使用经过预处理的数据集进行训练或测试,以提高机器学习算法的效果和性能。 ### 回答3: x_value_poly = sc_X.transform(x_value_poly)的作用是将x_value_poly通过sc_X进行数据转换。 sc_X是一个Scikit-learn库中的标准化器,用于对数据进行标准化处理。标准化是指将数据按照一定规则进行缩放,使得数据具有零均值和单位方差的特性,以便于数据的处理和分析。 x_value_poly是一个包含多个特征值的数据集,通过sc_X.transform()方法对x_value_poly进行数据转换。数据转换的过程是将x_value_poly中的每个特征值进行标准化处理,使得每个特征值都按照一定的规则进行缩放。 转换后的结果保存在x_value_poly中,可以用于后续的数据分析和建模过程。通过对数据的标准化处理,可以消除不同特征值之间的差异,提高模型的性能和准确性。

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以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线,平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

def look_row(self): db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, db='crime', user='qingying', password='123456') cursor = db.cursor() # 获取输入框信息 id_value = self.right_top_id_entry.get() name_value = self.right_top_name_entry.get() sex_value = self.right_top_sex_entry.get() cause_value = self.right_top_cause_entry.get() time1_value = self.right_top_cause_entry.get() time2_value = self.right_top_cause_entry.get() nei_value = self.right_top_nei_entry.get() lao_value = self.right_top_lao_entry.get() tai_value = self.right_top_tai_entry.get() # 拼接SQL语句 sql = "SELECT * FROM criminal WHERE " if id_value: sql += f"id='{id_value}' AND " if name_value: sql += f"name='{name_value}' AND " if sex_value: sql += f"sex='{sex_value}' AND " if cause_value: sql += f"cause='{cause_value}' AND " if time1_value: sql += f"time1='{time1_value}' AND " if time2_value: sql += f"time2='{time2_value}' AND " if nei_value: sql += f"nei='{nei_value}' AND " if lao_value: sql += f"lao='{lao_value}' AND " if tai_value: sql += f"tai='{tai_value}' AND " sql = sql[:-5] try: cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() for record in self.tree.get_children(): self.tree.delete(record) for row in results: self.tree.insert('', tk.END, values=row) except: messagebox.showinfo('警告!', '查询失败,数据库连接失败!') db.close() self.right_top_id_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_name_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_sex_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_cause_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_time1_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_time2_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_nei_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_lao_entry.delete(0, tk.END) self.right_top_tai_entry.delete(0, tk.END)

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