from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 准备医学数据集 data, labels = prepare_medical_dataset() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 构建...
defloadDataSet(filename): numFeatures=len(open(filename).readline().split('\t'))-1 dataMat=[] labelMat=[] f=open(filename) forlineinf.readlines(): lineArr=[] curLine=line.strip().split('\t') foriinrange(0,numFeatures): lineArr.append(float(curLine[i])) dataMat.append(lineArr...
dataset = loadCsv(filename) trainingSet, testSet = splitDataset(dataset, splitRatio) print('Split {0} rows into train={1} and test={2} rows').format(len(dataset), len(trainingSet), len(testSet)) # prepare model summaries = summarizeByClass(trainingSet) # test model predictions = get...
HTTPError类:该类是URLError的子类,,专门来处理HTTP请求错误,它有三个重要的属性—code(返回HTTP返回HTTP状态码),reason(返回错误的原因),headers(返回请求头) (三)parse模块 1.urlparse()方法和urlunparse()方法 2.urlsplit()方法和urlunsplit()方法 3.urljoin()方法 4.urlencode()方法 5. parse_qs()方法...
seaborn自带了一些经典的数据集,用于基本的绘制图表示例数据。在联网状态下,可通过load_dataset()接口进行获取,首次下载后后续即可通过缓存加载。返回数据集格式为Pandas.DataFrame对象。 当前内置了10几个数据集,常用的经典数据集如下: iris:鸢尾花,与sklearn中数据集一致,仅有数值型数据 ...
# Load dataset from the hub dataset = load_dataset(dataset_name, split=dataset_split) # Show dataset size print(f"dataset size: ") # Show an example print(dataset[randrange(len(dataset))])创建提示 为了执行指令微调,我们必须将每个数据示例转换为指令,并将其主要部分概述如下: ...
#导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip是小费,size指用餐人数。boxplot()中数据参数有x和y,我们将消费数据依次传给x和y看看绘图效果: sns.boxplot(x=...
data, labels = prepare_medical_dataset() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 构建随机森林分类器 clf = RandomForestClassifier() # 训练分类器 ...
同时加上 (as_frame=True, return_X_y=True) 两个参数之后,load 函数返回的是一个元组。 return_X_y=True 返回元组的形式不太好玩。放弃。 2. 将 iris 数据集切割为训练集和测试集 sklearn 除了自带导入函数,还带有数据切割函数 train-test-split(): ...
# Load dataset from the hub dataset = load_dataset(dataset_name, split=dataset_split) # Show dataset size print(f"dataset size: {len(dataset)}") # Show an example print(dataset[randrange(len(dataset))]) 创建提示 为了执行指令微调,我们必须将每个数据示例转换为指令,并将其主要部分概述如下: de...