model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))这段代码什么意思

时间: 2023-06-15 11:04:39 浏览: 336
这段代码是一个使用 LightGBM 训练模型并进行预测的示例。具体解释如下: 1. `clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], verbose_eval=500, early_stopping_rounds=200)`:使用 LightGBM 的 `train()` 方法训练模型。其中参数 `params` 是一个字典,包含了模型训练的一些参数,如学习率、树的数量等;`train_matrix` 是训练数据的特征矩阵,`50000` 表示最多训练 50000 棵树;`valid_sets` 是一个列表,包含了训练集和验证集的特征矩阵;`verbose_eval` 表示每训练 500 棵树就打印一次训练日志,`early_stopping_rounds` 表示如果连续 200 棵树在验证集上的表现都没有提升,则提前停止训练。 2. `val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)`:使用训练好的模型 `model` 对验证集 `val_x` 进行预测,其中 `num_iteration=model.best_iteration` 表示使用最佳树数进行预测。 3. `test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration)`:使用训练好的模型 `model` 对测试集 `test_x` 进行预测,其中 `num_iteration=model.best_iteration` 表示使用最佳树数进行预测。 4. `train[valid_index] = val_pred`:将验证集的预测结果 `val_pred` 存储到训练集的对应位置上。 5. `test += test_pred / kf.n_splits`:将测试集的预测结果 `test_pred` 按照交叉验证的比例进行加权平均,并加到总的预测结果 `test` 上。 6. `cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))`:计算当前模型在验证集上的 AUC,并将其加入到一个列表 `cv_scores` 中。
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def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思,分类标签为0和1,属于二分类,预测结果点击率的数值是怎么来的

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载葡萄酒数据集 wine = load_wine() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("7:3的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为3:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.25, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred1 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("3:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为4:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred2 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("4:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test)) # 重新划分训练集和测试集,比例为9:1 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.1, random_state=42) # 训练模型并预测测试集 clf.fit(X_train, y_train) y_pred3 = clf.predict(X_test) # 输出准确率 print("9:1的准确率:", clf.score(X_test, y_test))

1. Use the credictcard-reduced.csv dataset ([Data description](https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud)) and build Five classification models. Please plot confusion matrix, and evaluate your model performance using accuracy, precision, recall, F-score (70 points). A list of classification models can be found [here](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) 我现在要完成以上作业,已输入下面代码from sklearn.model_selection import train_test_split # this function provides a single "Hold-Out" Validation. import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score #similar to MAE, we use accuracy_score evaluation metric. import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('Credit_approval.csv',header='infer') data.head(5)Y = data['Approved'] #this is our prediction target X = data.drop(['Approved'],axis=1) X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=1) rom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) # number estimators is the key parameter clf = clf.fit(X_train, Y_train) Y_predTrain = clf.predict(X_train) Y_predTest = clf.predict(X_test) print('Training accuracy is %f' % accuracy_score(Y_train, Y_predTrain)) print('Validation accuracy is %f' %accuracy_score(Y_test, Y_predTest))from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier np.random.seed(1) #because the model has random sampling, a random seed can ensure repeated results. clf = RandomForestClassifier(max_depth=2,n_estimators=500) clf = clf.fit(X_train, Y_train) Y_predTrain = clf.predict(X_train) Y_predTest = clf.predict(X_test) print('Training accuracy is %f' % accuracy_score(Y_train, Y_predTrain)) print('Validation accuracy is %f' %accuracy_score(Y_test, Y_predTest)) 接下来怎么办

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