from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成模拟数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) # 划分训练集和测试集...
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成模拟数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) # 划分训练集和测试集...
我们开始导入数据,使用的是sklarn自带的构造数据的方法(make_classification)。 查看代码 X, y = make_classification(n_samples=2000, n_features=2, n_redundant=0, n_classes=4, n_clusters_per_class=1, random_state=0)print('X前10行数据: \n', X[:10])print('y前10行数据, \n', y[:10])...
自定义分类数据集(make_classification函数) 月牙型聚类数据集(make_moons函数) 球型聚类数据集(make_blobs函数) 随机数创建 scipy.stats 鸢尾花(yuan一声)数据集:3分类 有150朵鸢尾花,4个属性或特征,分别是: 花萼长度(Sepal Length) 花萼宽度(Sepal Width) ...
# Load the datasetnp.random.seed(1)X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=2,n_redundant=0, n_informative=2,n_classes=4, n_clusters_per_class=1,class_sep=0.3) # Test SVMsvm = SVM(kernel='rbf', k=4)svm.fit(X, y, eval_tra...
我们将使用 make _ classification ()函数创建一个测试二分类数据集。数据集将有1000个示例,每个类有两个输入要素和一个群集。这些群集在两个维度上是可见的,因此我们可以用散点图绘制数据,并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解,至少在测试问题...
random.seed(1) X, y = make_classification(n_samples=2500, n_features=5, n_redundant=0, n_informative=5, n_classes=2, class_sep=0.3) # Test Implemented SVM svm = SVM(kernel='rbf', k=1) svm.fit(X, y, eval_train=True) y_pred, _ = svm.predict(X) print(f"Accuracy: {np....
model_selection import train_test_split # 创建一个包含一个信息特征和每个类别一个聚类的分类数据集 nb_samples = 300 X, Y = make_classification(n_samples=nb_samples, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0) X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_...
我们将使用make_classification()函数创建一个用于测试的二进制分类数据集。 数据集将包含1000个实例,且包含10个输入特征,其中五个将会提供信息,其余五个是多余的。 为了确保每次运行代码时都得到相同的实例,我们将使用假随机数种子。下面列出了创建数据集的示例。
>>>X, y = make_classification(n_samples=300, n_features=10, random_state=0, n_informative=2) >>>sel = MOS >>>trX = sel.fit_transform(X, y, smote=False) >>>cl1 = SGDClassifier >>>cl1.fit(X, y) >>>cl1.score(X, y) ...