x2 = poly.transform(x_train) x2t = poly.transform(x_test) clf.fit(x2, y_train) clf.score(x2, y_train) clf.score(x2t, y_test)

时间: 2023-12-24 12:36:52 浏览: 128
PY

数据集分割train和test程序

这段代码是对数据进行多项式特征转换，并使用转换后的特征训练了一个分类器。然后通过调用 `score` 方法计算了训练集和测试集上的准确率。 具体来说，`poly.transform(x_train)` 将训练集数据 `x_train` 进行多项式特征转换，得到了转换后的特征矩阵 `x2`。同样地，`poly.transform(x_test)` 将测试集数据 `x_test` 进行多项式特征转换，得到了转换后的特征矩阵 `x2t`。 然后，通过调用 `clf.fit(x2, y_train)` 对转换后的训练集特征矩阵 `x2` 和对应的训练集标签 `y_train` 进行模型训练。接着，通过调用 `clf.score(x2, y_train)` 计算了模型在训练集上的准确率。最后，通过调用 `clf.score(x2t, y_test)` 计算了模型在测试集上的准确率。 需要注意的是，代码中使用了 `poly` 和 `clf` 两个对象，它们分别代表多项式特征转换器和分类器模型。在执行这段代码之前，需要确保已经创建了这两个对象，并且它们已经被正确配置和初始化。
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cifar2数据集包含test、train数据集

本资源包含训练集跟测试集

X_train_cv = clf.fit_transform(X_train) X_test_cv = clf.transform(X_test)

然后使用clf.transform(X_test)将测试集中的文本数据转换为特征向量，这里使用的是.transform()方法而不是.fit_transform()方法，是因为测试集的特征向量需要使用与训练集相同的词汇表，所以需要使用训练集生成的...

pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca，如何让这15个变量做支持向量机预测

clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = clf.predict(X_test) 在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试...

from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行调参

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_) print("Best Accuracy: ", grid_search.best_score_) 在上述代码中，param_grid...

请调试这段代码以实现梯度上升模型进行波士顿房价预测，画出预测图，代码如下：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error plt.style.use('ggplot') # 读入数据 data = pd.read_csv('D:\PycharmProjects\Boston_housing\housing.csv') X, y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_x = StandardScaler() X_train = ss_x.fit_transform(X_train) X_test = ss_x.transform(X_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)) from sklearn import ensemble # params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'} # clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params) clf = ensemble.GradientBoostingRegressor() clf.fit(X_train, y_train) clf_pre_values = clf.predict(X_test) # 预测值 print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test))) # 模型评分 print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre_values)))) # RMSE(标准误差) clf_pre = pd.DataFrame() clf_pre['Predict'] = clf_pre_values clf_pre['Truth'] = y_test.reset_index(drop=True) clf_pre.plot(figsize=(18, 8)) plt.figure() plt.show()

根据您提供的代码，我注意到您的代码中没有明确指定数据文件的路径。请确保housing.csv文件与您的代码在同一个文件夹中，并将文件的路径正确指定为相对路径或绝对路径。 另外，您的代码中没有导入matplotlib....

from sklearn import svm import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行GridSearchCV网格搜索调参的代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义参数网格 param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']} # 创建...

smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理，得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。然后使用...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)

你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码，使用的是...其中，MinMaxScaler用于对数据进行归一化处理，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。最后使用K近邻分类器进行预测，并输出预测结果。

def train_classifier(X_train, y_train): vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_vec, y_train) return clf, vectorizer

4. 使用训练数据集的特征向量X_train_vec和对应的标签y_train，调用MultinomialNB的fit()方法训练分类器模型clf。 5. 返回训练好的分类器clf和特征向量化器vectorizer。 需要注意的是，此处使用的是朴素贝叶斯分类...

clf.fit(x_train, y_train) result=clf.predict(x_test) sc=clf.score(x_train, y_train)

- clf.fit(x_train, y_train) 是用训练数据集 x_train 和相应的标签 y_train 来训练机器学习模型 clf。 - result=clf.predict(x_test) 则是用训练好的模型来预测测试数据集 x_test 的结果，并将预测结果...

from sklearn import tree import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 对上述代码进行超参数调整

clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5) 2. min_samples_split：决策树节点分裂的最小样本数。增加该值可以防止决策树分裂过多，减少过拟合的风险。可以尝试不同的最小样本数，找到一个合适的值。 ...

请逐句地详细解读以下代码块 def train_model(self): self.vectorizer = TfidfVectorizer() self.X_train_tfidf = self.vectorizer.fit_transform(self.X_train) self.clf = MultinomialNB() self.clf.fit(self.X_train_tfidf, self.y_train) self.train_accuracy = accuracy_score(self.y_train, self.clf.predict(self.X_train_tfidf))

4. self.clf.fit(self.X_train_tfidf, self.y_train): 用训练集的词频-逆文档频率矩阵 self.X_train_tfidf 和标签数据 self.y_train 对分类器进行训练。 5. self.train_accuracy = accuracy_score(self.y_train,...

from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载葡萄酒数据集 wine = load_wine() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("7:3的准确率：", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集，比例为3:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.25, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred1 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("3:1的准确率：", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集，比例为4:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred2 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("4:1的准确率：", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集，比例为9:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.1, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred3 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("9:1的准确率：", clf.score(X_test, y_test))

acc_73 = clf.score(X_test, y_test) acc_31 = clf.score(X_test, y_test) acc_41 = clf.score(X_test, y_test) acc_91 = clf.score(X_test, y_test) # 绘制折线图 plt.plot([7, 3], [acc_73, acc_73], label="7:3...

rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5, random_state=42) X_knn = np.array(X_knn)#转换为矩阵 y_knn = np.array(y_knn)#转换为矩阵 X_res, y_res = rus.fit_resample(X_knn, y_knn) print('欠采样') X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) result_rus = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

接下来，使用fit_resample方法对数据进行欠采样处理，得到了欠采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。然后将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。使用RandomForestClassifier来构建随机...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 如何调上述代码的超参数

grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数组合的模型进行预测 best_model = grid_search.best_estimator_ y_pred = best_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 3. 对测试集的预测结果进行处理，并将结果保存到 CSV 文件中。 python ...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义超参数的候选值 param_grid = { 'C': [0.1, 1.0, 10.0], # 正则化强度的候选值 'penalty': ['l1', 'l2'...

from sklearn import svm from sklearn.model_selection import GridSearchCV clf=svm.SVC(C=100,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto') clf.fit(x_train,y_train)clf_train_proba = clf.predict_proba(x_train)[:,1] clf_test_proba = clf.predict_proba(x_test)[:,1]

clf.fit(x_train, y_train) clf_train_proba = clf.predict_proba(x_train)[:, 1] clf_test_proba = clf.predict_proba(x_test)[:, 1] 请确保在运行代码之前，你已经正确导入了所需的库，并且 x_train、x_...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"