copy() # 使用传入的测试集数据 for column in categorical_columns: # 对训练集进行 fit_transform train_encoded_array = encoder.fit_transform(train_df[[column]]) # 对测试集使用训练集的规则进行 transform test_encoded_array = encoder.transform(test_df[[column]]) # 将编码后的数据转换为 DataFrame...
# Load in our libraries import pandas as pd import numpy as np import re import xgboost as xgb import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Going to use these 5 base models for the stacking from sklearn.ensemble import (RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier...
简单实现 importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportKFoldimportpandasaspdimportwarnings warnings.filterwarnings('ignore')# 创建一个父类,实现交叉训练的方法classBasicModel(object):deftrain(self, x_train, y_train, x_val, y_val):passdefpredict(self, model, x_test):passdefmode(slef,nums): nu...
= np.array(results_arima.predict(0,19)) train_reg1 = all[12:train_size_1] test_pre1 = all[train_size_1:len(data)+1] #LSTM import numpy as np import pandas as pd import torch from torch import nn import time DAYS_FOR_TRAIN = 10 class...
array([1., 1., 1., 1., 1.]) 可以看到,在每一折的交叉验证的效果都是非常好的,这个集成学习方法在这个数据集上是十分有效的,不过这个数据集是我们虚拟的,因此大家可以把他用在实际数据上看看效果。 作业: 留个小作业吧,我们刚刚的例子是针对人造数据集,表现可能会比较好一点,因为我们使用Blending方式对ir...
noc_fea = [clo for clo in use_feature if clo not in cat_fea] # 选出不需进行onehot编码的特征 onehot_data = data[cat_fea].values enc = preprocessing.OneHotEncoder(categories = 'auto') oh_data=enc.fit_transform(onehot_data).toarray() ...
首先我们需要加载库,但我们的选择仅限于完善的python库,如pandas、numpy和sklearn。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor 5.2 加载数据和硬编码标签 接下来,在这个例子中,我们有一组目标和输入数据帧。 此外,我们分别在变量 input_tags 和 target_tags 下明确包含输入和目标列的...
arr=np.array(pre) pre.clear() result=[Counter(arr[:,i]).most_common(1)[0][0] for i in range(BATCHSIZE)] vote_correct+=(result == label.cpu().numpy()).sum() print("epoch:" + str(ep)+"总的正确率"+str(vote_correct/len(test_data))) ...
X =np.array([c+2*iforiinrange(2)]).T# 构造y数据, y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3,后面打印参数会发现,是一致的y = np.dot(X, np.array([1,2])) +1returntrain_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) X_train, X_test, y_train, y_test = load_data_regression...
## AUCimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_score y_true=np.array([0,0,1,1])y_scores=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])print('AUC socre:',roc_auc_score(y_true,y_scores)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. AUC socre: 0.75 ## KS值 在实际操作时往往使用ROC曲线配合求出KS值fromsklearn...