from torchtext.datasets import PennTreebank PennTreebank(split=('train', 'valid', 'test'))返回值是什么
时间: 2024-01-09 20:03:24 浏览: 226
该代码会报语法错误,正确语法为:
```
from torchtext.datasets import PennTreebank
train_data, valid_data, test_data = PennTreebank.splits(split_ratio=(0.8, 0.1, 0.1))
```
该代码会从PennTreebank数据集中加载训练集(train_data)、验证集(valid_data)和测试集(test_data)。返回值是三个`torchtext.datasets.language_modeling.LanguageModelingDataset`对象,代表着PennTreebank的训练集、验证集和测试集。这些对象包含了PennTreebank数据集中的文本数据和相应的数据处理方式。可以使用这些对象进行模型训练和评估。
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这是Python中的一些库和模块,用于机器学习中的决策树分类器。其中,load_iris是一个数据集,包含了150个鸢尾花的样本数据,每个样本有4个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。train_test_split是用于将数据集分为训练集和测试集的函数。DecisionTreeClassifier是一个决策树分类器,可以用于对数据进行分类。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)
这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier算法对wine_data数据集进行分类,并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。其中x和y分别代表数据集的特征和标签,test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state用于设定随机数生成器的种子,保证每次运行程序得到的随机数相同。dtr.fit()函数用于训练模型,dtr.score()函数用于计算模型的预测准确率。
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