X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0)语义

时间: 2023-05-25 22:02:56 浏览: 76
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BITVehicle_Dataset和txt标签文件

这行代码意味着将鸢尾花数据集划分为训练集和测试集，并分别将其特征（data）和目标（target）分配给X_train、X_test、y_train和y_test变量。数据集中包含150条记录，且每条记录都有4个特征。随机种子为0，确保每次划分得到的结果相同。
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import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) ...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0 ) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # SciPy1.10 及以上版本不允许 scipy.stats.mode(a, axis=0, nan_policy='propagate', keepdims=None) 中的 keepdims 为 None # 而 KNeighborClassifier 中默认的 weights 为 uniform , uniform 中用到了 stats.mode knn_neighbors_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, weights='distance') knn_neighbors_2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, weights='distance') knn_neighbors_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=37) knn_neighbors_1.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_2.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_3.fit(X_train, y_train) print("Test set score for neighbors=1 and weights='distance': {:.2f}".format(knn_neighbors_1.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37 and metric='manhattan': {:.2f}".format(knn_neighbors_2.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37: {:.2f}".format(knn_neighbors_3.score(X_test, y_test)))

以上代码是使用Python语言中的Scikit-learn库对鸢尾花数据集进行操作...其中，Numpy和Scikit-learn中的Iris数据集被导入，然后使用train_test_split功能对数据集进行分类和拆分，最后用K最近邻分类器对数据集进行分类。

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() #鸢尾花数据集随机拆分出训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(______________________) #下面查看拆分后的训练集和测试集 print("x_train",x_train) #查看训练集数据 ______________________ #查看训练集分类结果 print("x_test",x_test) #查看测试集数据 print("y_test",y_test) #查看测试集分类结果 print("x_train shape: {}".format(x_train.shape)) #查看训练集大小 ____________________________________________ #查看测试集大小

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0) # 下面查看拆分后的训练集和测试集 print("x_train",x_train) #查看训练集数据 print("y_...

iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' path = 'iris.data' data = pd.read_csv(path, header=None) x_prime = data[list(range(4))] y = pd.Categorical(data[4]).codes x_prime_train, x_prime_test, y_train, y_test = train_test_split(x_prime, y, train_size=0.7, random_state=0)

这段代码是用于加载并预处理鸢尾...最终，得到了训练集的特征向量x_prime_train、测试集的特征向量x_prime_test，以及对应的训练集标签y_train和测试集标签y_test。这些数据可以用于机器学习模型的训练和评估。

dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1，激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2，激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

1. 数据集的特征列是否正确地分配给 X_train 和 X_test，并且标签列是否正确地分配给 y_train 和 y_test。 2. 确保数据集的特征列和标签列的数量与模型定义中的输入层和输出层匹配。例如，如果你使用了3072...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 数据可视化 - 处理前 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - Before Preprocessing') plt.show() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合支持向量机模型 model = SVC() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确度 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) # 数据可视化 - 处理后 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Iris Dataset - After Preprocessing') plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用了数据可视化来展示分类效果。具体来说，代码中首先加载了鸢尾花数据集，然后对数据集进行了可视化处理，接着将数据集划分为训练集和测试集，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd path="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data" headernames=['sepal-length','sepal-width','petal-length','petal-width','Class'] dataset=pd.read_csv(path,names=headernames) dataset.head() X=dataset.iloc[:,:-1].values y=dataset.iloc[:,4].values from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.40) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) classifier.fit(X_train,y_train) y_pred=classifier.predict(X_test) from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,accuracy_score result = confusion_matrix(y_test,y_pred) print("Confusion Matrix:") print(result) result1=classification_report(y_test,y_pred) print(result1) result2=accuracy_score(y_test,y_pred) print("Accuracy:",result2)

这是一个基于鸢尾花数据集的KNN分类器的Python代码，其目的是将数据集分为三个不同的类别。代码首先导入了必要的库，然后读取鸢尾花数据集并将其存储在一个Pandas DataFrame中。接下来，将数据集分成训练集和测试集...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv("D:\\Iris_flower_dataset.csv") x = np.array(data.iloc[:, [1, 4]]) y_tmp = np.array(data["Species"]) y = [] label = ["Iris-setosa", "Iris-virginica", "Iris-versicolor"] for i in y_tmp: # 将英文压为整型 if i == label[0]: y.append(0) elif i == label[1]: y.append(1) else: y.append(2) y = np.array(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2022) # 训练集可视化 plt.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], c=y_train) plt.xlabel("sepal length[cm]") # 设置x轴名 plt.ylabel("petal width[cm]") # 设置y轴名 plt.show()

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2022) plt.scatter(x_train[:, 0], x_train[:, 1], c=y_train) plt.xlabel("sepal length[cm]") plt.ylabel("petal width[cm]") plt.show...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

new_data = pd.read_csv('path/to/new_dataset.csv') # 如果数据集中没有列名，您可以手动设置它们 new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class'] # 检查数据集是否正确加载 print...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) 然后，使用SVM对原始数据集进行分类： python from sklearn.svm import SVC svm_clf = ...
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 然后，我们可以创建一个SVM分类器对象，这里我们选择使用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）作为核函数，...
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test...

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, stratify, test_size=0.3, random_state=42, shuffle=True) 这里的random_state是一个可选参数，用于确保每次划分结果的一致性。shuffle=True意味...

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建K最近邻分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 拟合分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 绘制...

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