先使用dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建dataset,然后使用iterator = dataset.make_one_shot_iterator()从dataset中实例化了一个Iterator,这个Iterator是一个“one shot iterator”,即只能从头到尾读取一次。one_element = iterator.get_next()表示从iterator里取出一个元素。上面这是非Eager模式,所以one_...
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) dataset = dataset.shuffle(4).batch(4) # 注意想要batch, 必须保证每条数据的dimension相同. # 定义迭代器, 遍历数据集. iterator = dataset.make_initializable_iterator() # 获取一份数据. x = iterator.get_next() y = x * x with tf.Sess...
y = 1') plt.title(title, fontsize=20) plt.legend() if save: plt.savefig(figname, dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0) plt.show()plot(df=df, x1='x1', x2='x2', y='y', title='Dataset with 2 classes')这是该数据集可视化之后的效果：图2：合成数据集的...
f = open("dataset_features.pkl", "rb") data_inputs = pickle.load(f) f.close() f = open("outputs.pkl", "rb") data_outputs = pickle.load(f) f.close() num_samples = data_inputs.shape[0] num_feature_elements = data_inputs.shape[1] train_indices = numpy.arange(1, num_sample...
这些方案使用Pima Indians onset of diabetes dataset来演示特征选择方法。这是一个二元分类问题,其中所有的属性都是数字的。 1.单因素特征选择 可以使用统计测试来选择与输出变量具有最强(最紧密)关系的那些要素。 scikit-learn库提供了SelectKBest类,可以使用一系列不同的统计测试来选择特定数量的特征。
df = sns.load_dataset('iris') # 对花瓣长度进行等频分区 est = KBinsDiscretizer(n_bins=4, encode='ordinal', strategy='uniform') est.fit(df[['sepal_length']]) df['petal_length_group'] = est.transform(df[['petal_length']])
from sklearn.datasets import make_regressionfrom matplotlib import pyplot# generate regression datasetX, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)# plot regression datasetpyplot.scatter(X,y)pyplot.show()运行该示例将生成数据并绘制 x 和 y 的关系，考虑到它是线性的，所以结果是...
这些方案使用Pima Indians onset of diabetes dataset来演示特征选择方法。这是一个二元分类问题,其中所有的属性都是数字的。 1.单因素特征选择 可以使用统计测试来选择与输出变量具有最强(最紧密)关系的那些要素。 scikit-learn库提供了SelectKBest类,可以使用一系列不同的统计测试来选择特定数量的特征。
# test regression dataset from sklearn.datasets import make_regression # define dataset X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=1) # summarize the dataset print(X.shape, y.shape) 运行示例，创建数据集，并确保所需的样本和特征数量。(1000...
from interpret.ext.blackbox import TabularExplainer explainer = TabularExplainer(model, initialization_examples=x_train, features=dataset_feature_names, classes=dataset_classes, transformations=transformations) 使用解释对象创建评分解释器。 Python 复制 from azureml.interpret.scoring.scoring_explainer import ...