section 预处理数据 Preprocess_data --> Create_dataset section 创建dataset Create_dataset --> End 步骤 为了创建一个dataset,我们需要按照以下步骤来进行操作: 1. 获取数据 首先,我们需要获取数据集。可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件中的数据。 ```p
先来点开胃菜,在上面的代码中,我们导入了两个模块,一个是科学计算包numpy,一个是运算符模块,在后面都会用到,在createDataSet函数中,我们初始化了group,labels,我们将做这样一件事,[1.0,1.1]和[1.0,1.0] 对应属于labels中 A 分类,[0,0]和[0,0.1]对应属于labels中的B分类,我们想输入一个新的二维坐标,根据...
函数defcreate_dataset(dataset,look_back=1):X,Y=[],[]foriinrange(len(dataset)-look_back-1):a=dataset[i:(i+look_back),0]X.append(a)Y.append(dataset[i+look_back,0])returnnp.array(X),np.array(Y)look_back=1X_train,Y_train=create_dataset(train,look_back)X_test,Y_test=create_...
dataSet, dataLabels = createDataSet() #创建决策树 myTree = createDecideTree(dataSet,dataLabels) print(myTree) #绘制决策树 createPlot(myTree) 字典形式表示决策树: {'人品': {'好': '见 ', '差': {'富有': {'没钱': '不见', '有钱': {'外貌': {'漂亮': '见 ', '丑': '不见'}}...
myDat,labels=createDataSet() myDat labels calcShannonEnt(myDat) #熵越高,则混合的数据也越多,我们可以在数据集中添加更多的分类,观察熵是如何变化的。 #这里我们增加第三个名为maybe的分类,测试熵的变化 myDat[0][-1]='maybe' myDat calcShannonEnt(myDat) ...
hf.create_dataset(name + '_tip', data=t) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 一张图片用imread之后是一个三维数组,64x64x3 个数据, 64x64是像素,每个像素由red green blue三原色的值叠加来控制, ...
# 切分数据为输入 X 和输出 Y X = dataset.iloc[:,0:8] Y = dataset.iloc[:,8] # 为了复现,设置随机种子 seed = 7 np.random.seed(seed) random.set_seed(seed) 2.3 创建模型 需要定义个网格的架构函数create_model,create_model里面的参数要在KerasClassifier这个对象里面存在而且参数名要一致。 def ...
dataset提供get_table函数或直接表名索引来创建或加载一个表格。同时,dataset也提供create_table函数创建一个新的表格,也可以使用load_table函数加载现有的表格。 # 使用db['table_name']语法获取指定表的引用,其中table_name是表的名称# 如果表不存在,dataset库将自动创建它,但是只有数据插入才会保存table=db['mytab...
# 创建树的函数代码 defcreateTree(dataSet,labels): ''' :param dataSet: 输入的数据集 :param labels: 标签列表(包含了数据集中所有特征的标签) :return: ''' # classList 包含了数据集中所有类的标签 classList=[example[-1]forexampleindataSet] ...