classCount[x_train[i]] = classCount.get(x_train[i],0) +1
时间: 2023-12-22 15:03:28 浏览: 32
这段代码的作用是统计 `x_train` 数组中每个元素出现的次数,并将结果存储在名为 `classCount` 的字典中。
让我为你解释一下代码的具体步骤:
1. `classCount.get(x_train[i], 0)`:这一部分使用 `get` 方法从字典 `classCount` 中获取键 `x_train[i]` 对应的值。如果该键不存在,则返回默认值 0。
2. `classCount.get(x_train[i], 0) + 1`:这一部分将获取到的值加 1,表示该元素出现的次数增加了一个。
3. `classCount[x_train[i]] = classCount.get(x_train[i], 0) + 1`:最后一步是将计算得到的次数更新到字典 `classCount` 中,以键 `x_train[i]` 为索引。
这段代码的目的是统计 `x_train` 数组中每个元素出现的次数,并将结果存储在名为 `classCount` 的字典中,其中键是 `x_train` 中的元素,值是该元素出现的次数。
希望能够解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
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def predict_y(self, X_test): m = self._X_train.shape[0] y_pre = [] for intX in X_test: minus_mat = np.fabs(np.tile(intX, (m, 1)) - self._X_train) # 将新的实例复制成m行1列,并进行相减 sq_minus_mat = minus_mat ** self.p sq_distance = sq_minus_mat.sum(axis=1) diff_sq_distance = sq_distance ** float(1 / self.p) sorted_distance_index = diff_sq_distance.argsort() # 记录距离最近的k个点的索引 class_count = {} vola = [] for i in range(self.k): vola = self._y_train[sorted_distance_index[i]] class_count[vola] = class_count.get(vola, 0) + 1 # 统计k个点中所属各个类别的实例数目 sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 返回列表,元素为元组。每个类别以及对应的实例数目 y_pre.append((sorted_class_count[0][0])) return (np.array(y_pre))详细讲解这段代码
这段代码实现了KNN算法的预测过程,主要包括以下几个步骤:
1. 计算测试集中每个实例与训练集中所有实例的距离,使用的是$L_p$距离公式,其中$p$为参数。距离计算完之后,将距离从小到大排序,得到距离最近的$k$个点。
```
minus_mat = np.fabs(np.tile(intX, (m, 1)) - self._X_train) # 将新的实例复制成m行1列,并进行相减
sq_minus_mat = minus_mat ** self.p
sq_distance = sq_minus_mat.sum(axis=1)
diff_sq_distance = sq_distance ** float(1 / self.p)
sorted_distance_index = diff_sq_distance.argsort() # 记录距离最近的k个点的索引
```
2. 统计这$k$个点中所属各个类别的实例数目,选择实例数目最多的类别作为测试集实例的预测值。
```
class_count = {}
vola = []
for i in range(self.k):
vola = self._y_train[sorted_distance_index[i]]
class_count[vola] = class_count.get(vola, 0) + 1 # 统计k个点中所属各个类别的实例数目
sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 返回列表,元素为元组。每个类别以及对应的实例数目
y_pre.append((sorted_class_count[0][0]))
```
3. 将所有测试集实例的预测值保存在一个列表中,最后返回该列表作为KNN算法的预测结果。
```
return (np.array(y_pre))
```
需要注意的是,代码中的一些变量含义如下:
- `self._X_train`:训练集的特征矩阵,形状为$m\times n$,其中$m$为训练集实例数,$n$为特征数。
- `self._y_train`:训练集的标签向量,形状为$m\times 1$,其中$m$为训练集实例数。
- `X_test`:测试集的特征矩阵,形状为$t\times n$,其中$t$为测试集实例数。
- `y_pre`:保存测试集实例的预测值的列表。
- `self.p`:$L_p$距离公式中的参数$p$,一般取值为$1$或$2$。
请帮我评估一下,我一共有9000行训练数据,代码如下:def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')
根据你提供的代码,我认为你的模型可能存在一些问题。具体来说:
1. 数据处理部分:你的代码中首先对数据进行了透视操作,然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据,而y_train中只包含了最后一列数据。这样处理可能会导致信息的丢失,因为你只考虑了一部分特征。建议你重新考虑数据的处理方式,确保包含了所有重要的特征。
2. 模型设计部分:你的模型是一个四层的神经网络,其中包含了多个线性层和激活函数。然而,你的模型可能过于简单,无法捕捉到数据的复杂性。建议你增加模型的宽度和深度,或者使用更加复杂的神经网络结构,以提高模型的表现。
3. 训练部分:你使用了MSE损失函数和SGD优化器来训练模型。这些选择可能是合理的,但是你的代码中没有对模型进行交叉验证或者其他的调参操作,这可能导致模型过拟合或欠拟合。建议你使用交叉验证或者其他的评估方法,以便更好地评估模型的性能。
综上所述,我建议你重新考虑数据处理、模型设计和训练的方式,以提高模型的表现。
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