import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2023-08-14 15:55:23 浏览: 307
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。 - `import pandas as pd` 导入了 pandas 库，并将其重命名为 pd，用于数据处理和分析。 - `import numpy as np` 导入了 numpy 库，并将其重命名为 np，用于数值计算和数组操作。 - `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，用于将数据集拆分为训练集和测试集。 - `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型（LogisticRegression），用于进行分类任务。 - `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块，用于评估模型性能。 - `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其重命名为 plt，用于绘制数据可视化图形。 这段代码的目的是导入所需的库和模块，以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
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python数据分析包含numpy pandas matplotlib

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pandas，matplotlib，numpy详解

python库python库

在Python中想运行from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random怎么操作

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from ...

运行下面代码需要安装哪些包from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

- pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。可以使用pip install pandas进行安装。 - matplotlib：用于绘制图表和数据可视化的库。可以使用pip install matplotlib进行安装。 这些包是常用的...

优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedShuffleSplit, StratifiedKFold, GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict, KFold from sklearn.decomposition import PCA from sklearn....

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

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中： - pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据； - numpy 是 Python 中常用的...

写完这些代码后： import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report from sklearn.metrics import roc_curve import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import logisticRegression 出现了下面的错误 partially initialized module 'sklearn' has no attribute '__version__' (most likely due to a circular import)请问这个错误怎么修改

这个错误通常是由于环境问题导致的。尝试升级 scikit-learn 库到最新版本，可以使用以下命令来升级： ...另外，确保在代码文件中没有命名为 "sklearn.py" 的文件，这可能会导致命名冲突并导致该错误。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import seaborn as sns import os from scipy import stats from sklearn import model_selection, preprocessing, naive_bayes, metrics, svm from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import ensemble, tree # 忽略警告提示

- LogisticRegression：逻辑斯蒂回归模块。 - KNeighborsClassifier：K近邻分类模块。 - ensemble：集成学习模块。 - tree：决策树模块。 忽略警告提示可以使代码运行时不显示警告信息，使代码输出更加清晰。

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中，NumPy是Python科学计算的核心库，Pandas是数据处理的重要库，Matplotlib是绘图库，scikit-learn是机器学习库。接下来，使用...

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import ...

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

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 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'...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

5. 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。 6. 使用XGBoost算法进行分类：使用XGBClassifier类构建XGBoost分类器，并使用fit()函数将训练集拟合到该分类器中。...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_excel('C:/Users/Lenovo、、、、王煜欣/Desktop/newas.xlsx') df.head() print(df.head()) df['Gender'].replace(to_replace={'Female':0,'Male':1},inplace=True) df['Geography'].replace(to_replace={'France':0,'Spain':2,'Germany':1},inplace=True) df['Card Type'].replace(to_replace={'青铜':0,'白银':1,'黄金':2,'钻石':3},inplace=True) X = df[['AUM_before','AUM_now','rate','CreditScore','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard']].values y = df['existed'].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train,y_train) print('knn模型准确率：', knn.score(X_test,y_test)) #逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler import features as feature lr = LogisticRegression() features_encoded = pd.get_dummies(feature) scaler = StandardScaler() features_temp = scaler.fit_transform(features_encoded) lr.fit(X_train, y_train) print('逻辑回归模型准确率：', lr.score(X_test, y_test)) #shap import shap as sh explainer = sh.Explainer(model=lr) shap_values = explainer(X_train) sh.plots.force(shap_values[0])

接下来，将特征和标签分别赋值给变量X和y，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 然后，使用KNeighborsClassifier算法构建了一个K近邻分类器模型，并使用训练集进行训练，最后打印出模型在...

from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡， st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择： #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换，剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

LogisticRegression是用于逻辑回归模型的，SMOTETomek是用于处理样本不平衡问题的，auc、roc_curve、roc_auc_score是用于评估分类模型性能的指标，train_test_split是用于将数据集分为训练集和测试集的，SelectFrom...

import pandas as pd import numpy as np import sklearn #********* Begin *********# #********* End *********#本关任务：编写一个对数据进行特征工程，并进行生还预测。

在Python中，import pandas as pd, import numpy as np, 和 import sklearn 这些行导入了三个常用的库： 1. pandas 是数据分析库，提供了DataFrame和Series等强大的数据结构，用于数据清洗、处理、分析和...
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