二、分类器 (一)代码: 1、导入库: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree, svm, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier import numpy as np 1. 2. 3...
第二种方式为:将每类一类数据和其他类别的数据看作为一个二分类类的数据模型,然后对数据可视化ROC曲线。为了方便计算每一类样本的ROC曲线的相关取值,可以将类别标签使用label_binarize进行编码。 下面使用一个多分类的数据集,然后使用随机森林模型对其建立分类器,然后针对预测的结果使用ROC曲线进行分析。先导入数据并建立...
一、数据,并要先one-hot多分类标签 from sklearn.preprocessing import label_binarize y_test = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4]) n_classes = y_test.shape[1] # 几分类(我这里是5分类) 1. 2. 3. 二、构建模型,注意OVR类的使用(OneVsRestClassifier) # 实例化决策树,基尼指数...
which is 1import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerdef binarize_labels(label_set): encoder = LabelBinarizer() encoder.fit(label_set) label_set = encoder.transform(label_set) label_set = label_set.astype(np.float32) return label_set以下是...
y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])n_classes = y.shape[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=0.5, random_state=0) 使用随机森林作为基分类器 classifier = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier(n_estimators=100, random...
y_test=label_binarize(y_test, np.arange(n_class)) auc = roc_auc_score(y_test, y_prob, average='micro') # 输入缺失值和缩放值 from sklearn.preprocessing import Imputer, MinMaxScaler imputer=Imputer(strategy='median') #应用到了训练数据,但是没有应用到测试数据 ...
y=label_binarize(y,classes=[0,1,2])n_classes=y.shape[1] 第三步建立预测模型,这里使用的是支持向量机模型。 代码语言:javascript 复制 # Add noisy features to make the problem harder random_state=np.random.RandomState(0)n_samples,n_features=X.shapeX=np.c_[X,random_state.randn(n_samples,20...
lb = LabelBinarizer() trainY = lb.fit_transform(trainY) testY = lb.transform(testY) 我们采用Keras来实现神经网络,然后这里需要将标签进行one-hot编码,即独热向量编码。 接着就是搭建网络模型的结构和训练、预测代码: # 利用 Keras 定义网络模型 ...
类别型预处理,通过DataFrameMapper 直接对类别型的列进行多次变换 类别型变换方法可以至少采用两种方式 LabelBinarizer,SimpleImputer,CategoricalImputer,LabelBinarizer等函数对数据 进行变换 FeatureUnion 来将预处理过程管道化(pipeline) 通过这样的方式处理数据,会一目了然。
lb=sklearn.preprocessing.LabelBinarizer() 6. 类别特征编码 有时候特征是类别型的,而一些算法的输入必须是数值型,此时需要对其编码。 1 2 3 enc=preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0,0,3], [1,1,0], [0,2,1], [1,0,2]]) enc.transform([[0,1,3]]).toarray()#array([[ 1., 0...