returnX_train,X_test,y_train,y_test 1. 完整的代码示例 将所有步骤放在一起,我们得到以下完整的代码示例: importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefTrainDataset(data_path,test_size=0.2,random_state=42):data=pd.read_csv(data_path)X_train,X_test,y_train,...
当i=1时,取出train_data_scaler第【2-31】行第【1-5】列的12条数据作为X_train[1],取出train_data_scaler第【32】行第【1】列的1条数据作为Y_train[1]; ... 当i=4131时,取出train_data_scaler第【4132-4161】行第【1-5】列的12条数据作为X_train[4131],取出train_data_scaler第【4162】行第【1...
Train_data.info() 1.2预览数据 head:头 Train_data.head() #默认显示5行 tail:尾 Train_data.tail() append:头+尾 Train_data.head().append(Train_data.tail()) 注:如果想显示中间隐藏的列...,可以添加如下代码 pd.set_option('display.max_column',None) #展示所有列 1.3描述统计 describe:查看数值...
norm_data=(dataSet-dataSet.min(axis=0))/(dataSet.max(axis=0)-dataSet.min(axis=0)) return norm_data train_data=np.arange(16).reshape(4,4) print(autoNorm(train_data)) [[0. 0. 0. 0. ] [0.33333333 0.33333333 0.33333333 0.33333333] [0.66666667 0.66666667 0.66666667 0.66666667] [1. 1. 1...
x_train= data['x_train'] y_train= data['y_train'] x_test= data['x_test'] y_test= data['y_test'] print(x_train.shape) '''对数据进行预处理,将图像数据转成四维数据,第一维度为batch_size,第二三维度为图片大小, 第四个维度表示通道数目,mnist数据集为单色灰度图像,所以值为1,如果是彩色...
def create_train_dataloader(config: PretrainedConfig,freq,data,batch_size: int,num_batches_per_epoch: int,shuffle_buffer_length: Optional[int] = None,cache_data: bool = True,**kwargs,) -> Iterable:PREDICTION_INPUT_NAMES = ["past_time_features"...
train_target = np.concatenate((iris.target[0:40], iris.target[50:90], iris.target[100:140]), axis = 0) #测试集 test_data = np.concatenate((iris.data[40:50, :], iris.data[90:100, :], iris.data[140:150, :]), axis = 0) ...
rf.fit(X_train, y_train) # Get baseline accuracy on test data base_acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(X_test)) # Initialize empty list to store importances importances = [] # Iterate over all columns and remove o...
print(len(numerical_train_data)) print(len(train_outputs)) print(len(categorical_test_data)) print(len(numerical_test_data)) print(len(test_outputs)) 输出: 8000 8000 8000 2000 2000 2000 创建预测模型 我们将数据分为训练集和测试集,现在是时候定义训练模型了。为此,我们可以定义一个名为的类Model...
加载数据集:data = pd.read_csv('dataset.csv') 探索数据:data.head()、data.info()、data.describe() 处理缺失值:data.dropna()、data.fillna() 编码分类变量:pd.get_dummies(data) 将数据拆分为训练集和测试集:X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, rand...