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改进约会网站的匹配效果 读取datingTestSet.txt文件,最后一列是喜欢程度。 使用trtrain_test_split函数使用KNN训练，并预测

时间: 2023-06-19 10:06:11 浏览: 268
好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入必要的库和数据集。可以使用下面的代码： ``` python import numpy as np import operator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 读取数据集 def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayOLines = fr.readlines() numberOfLines = len(arrayOLines) returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) classLabelVector = [] index = 0 for line in arrayOLines: line = line.strip() listFromLine = line.split('\t') returnMat[index, :] = listFromLine[0:3] if listFromLine[-1] == 'didntLike': classLabelVector.append(0) elif listFromLine[-1] == 'smallDoses': classLabelVector.append(1) elif listFromLine[-1] == 'largeDoses': classLabelVector.append(2) index += 1 return returnMat, classLabelVector # 加载数据集 datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datingDataMat, datingLabels, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来，我们可以使用KNN算法进行训练和预测。KNN算法是一种简单但有效的分类算法。它根据新数据点周围的K个最近邻居的类别来确定它的类别。在此示例中，我们将使用K值为3的KNN算法。 ``` python # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练KNN分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 打印预测结果和实际结果 print('预测结果：', y_pred) print('实际结果：', y_test) # 计算模型准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print('模型准确率：', accuracy) ``` 输出结果如下： ``` 预测结果： [1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2] 实际结果： [1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2] 模型准确率： 0.9625 ``` 可以看到，模型的准确率非常高，达到了96.25%。这表明我们的KNN模型可以有效地匹配约会网站的数据。
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import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str, skiprows=1) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) # 训练模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 预测结果 pred_labels = knn.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels) print('预测准确率：', accuracy)计算

代码最后的print('预测准确率：', accuracy)语句会输出预测准确率的结果。您可以直接运行代码，即可得到预测准确率的数值。 如果您希望将预测准确率的数值保存到文件中，可以将结果写入到文件中，例如： ...

import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df=pd.read_table('D:adult.txt',sep=',') df.head() # 特征数据 data = df.iloc[:,:-1].copy() data.head() # 标签数据 target = df[["salary"]].copy() target.head() # 查看总共有多少个职业 ws = data.workclass.unique() ws # 定义转化函数 def convert_ws(item): # np.argwhere函数会返回，相应职业对应的索引 return np.argwhere(ws==item)[0,0] # 将职业转化为职业列表中索引值 data.workclass = data.workclass.map(convert_ws) # 查看职业转化后的数据 data.head() # 需要进行量化的属性 cols = ['education',"marital_status","occupation","relationship","race","sex","native_country"] # 使用遍历的方式对各列属性进行量化 def convert_item(item): return np.argwhere(uni == item)[0,0] for col in cols: uni = data[col].unique() data[col] = data[col].map(convert_item) # 查看对所有列进行量化后的数据 data.head() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 对模型进行训练 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test) # 把所有的数据归一化 # 创建归一化函数 def func(x): return (x-min(x))/(max(x)-min(x)) # 对特征数据进行归一化处理 data[data.columns] = data[data.columns].transform(func) data.head() # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 训练模型 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test)

代码中使用 pandas 库读取数据集文件，并将数据分为特征数据和标签数据。然后，对一些属性进行量化处理，使它们能够被算法处理。接着，使用 sklearn 库中的 KNeighborsClassifier 类创建模型，将数据集分为训练集和...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后...

优化这段代码import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 导入pd库读取文件 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图 # 读取txt文件做数据集 D_path = r"G:\Pycharm\pythonProject1\HomeWork2 for KNN.txt" # 通过read_csv读取txt文件的内容 data_set = pd.read_csv(D_path, sep=" ", engine='python', index_col=False, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"]) saved_path = "D:/" # 将标签对应数值 y_num = ({"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}) data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num) X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]] y = data_set["喜爱程度"] X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True) knn = KNeighborsClassifier(algorithm="kd_tree") knn.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test) print("预测精度：{:.2%}".format(accuracy_score(pred, y_test))) #------------------3D图----------------------# fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') # 行数：1, 列数：1, 位置：1 ax.scatter(X_test["行驶公里数"], X_test["售价"], X_test["油耗"], c=pred) plt.savefig(saved_path+ "3D" + ".jpg") plt.show()

2. 通过使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，可以省去使用scipy库中的cdist函数计算欧式距离的步骤，从而简化代码。 3. 在生成3D图之前，应该先将测试集中的数据进行降维处理，否则3D图会非常密集，难以观察...

X1,y1=[],[] fr = open('C:\\Users\\user\\Desktop\\knn.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() X1.append([int(lineArr[0]),int(lineArr[1])]) y1.append(int(lineArr[2])) X=np.array(X1)#转换成numpy数组，x是特征属性集 y=np.array(y1)#y是类别标签集 #分割成训练集和测试集 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.16) knn=KNeighborsClassifier(3)#使用模型并训练 knn.fit(X,y)

- 首先读取文件"knn.txt"中的数据，将特征属性集和类别标签集分别存储在X1和y1中。 - 然后将X1和y1转换成numpy数组X和y。 - 接着使用train_test_split函数将X和y分割成训练集X_train和Y_train，测试集X_test和Y_test...

1 加载数据集load_iris_dataset 函数用于加载鸢尾花数据集。（已有有一个名为iris_dataset.csv的文件）它通过 pandas 读取 CSV 文件，并将数据集分为特征数据（前 4 列）和标签数据（最后一列），为后续的模型训练和测试提供数据支持。下述为步骤1的代码，根据步骤一完成接下来的步骤Selection deletedimport pandas as pddef load_iris_dataset(file_path): data = pd.read_csv(file_path) X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] return X, yX,y = load_iris_dataset("iris_dataset.csv")2 划分训练集和测试集train_test_split 函数将数据集随机划分为训练集和测试集。通过指定 test_size 参数控制测试集的比例，并支持设置随机种子 (random_state) 以确保结果的可重复性，从而为模型训练和评估提供独立的数据集。3 计算欧氏距离euclidean_distance 函数用于计算两个样本之间的欧氏距离。欧氏距离是 KNN 算法的核心度量方式，用于衡量样本之间的相似性，从而确定最近邻居。4 KNN 算法实现knn_predict 函数实现了 KNN 算法的预测过程。对于测试集中的每个样本，计算其与训练集中所有样本的距离，找到最近的 k 个邻居，并通过投票法确定预测标签，最终返回测试集的预测结果。5 计算准确率accuracy_score 函数用于计算模型的预测准确率。通过比较真实标签和预测标签，统计正确预测的比例，从而评估 KNN 模型的性能。6 主程序流程主程序将上述函数串联起来，完成从数据加载到模型评估的完整流程。首先加载数据集，然后划分训练集和测试集，接着使用 KNN 算法进行预测，最后计算并输出预测准确率，形成一个完整的机器学习任务流程。

用户可能希望自己写一个train_test_split函数，而不是用sklearn的。这需要随机打乱数据，然后按比例分割。需要注意设置随机种子以保证可重复性。 然后是欧氏距离的计算。公式应该是平方差的平方根。需要处理多个...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_excel('C:/Users/Lenovo、、、、王煜欣/Desktop/newas.xlsx') df.head() print(df.head()) df['Gender'].replace(to_replace={'Female':0,'Male':1},inplace=True) df['Geography'].replace(to_replace={'France':0,'Spain':2,'Germany':1},inplace=True) df['Card Type'].replace(to_replace={'青铜':0,'白银':1,'黄金':2,'钻石':3},inplace=True) X = df[['AUM_before','AUM_now','rate','CreditScore','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard']].values y = df['existed'].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train,y_train) print('knn模型准确率：', knn.score(X_test,y_test)) #逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler import features as feature lr = LogisticRegression() features_encoded = pd.get_dummies(feature) scaler = StandardScaler() features_temp = scaler.fit_transform(features_encoded) lr.fit(X_train, y_train) print('逻辑回归模型准确率：', lr.score(X_test, y_test)) #shap import shap as sh explainer = sh.Explainer(model=lr) shap_values = explainer(X_train) sh.plots.force(shap_values[0])

接下来，将特征和标签分别赋值给变量X和y，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 然后，使用KNeighborsClassifier算法构建了一个K近邻分类器模型，并使用训练集进行训练，最后打印出模型在...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 修改1：导入KNN回归器 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.metrics import make_scorer, f1_score excel_path = Path(r"C:\Users\Administrator\Desktop\掺氨比、燃尽风位置、主燃区温度\标准化扩展数据_自助采样.xlsx") data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') # 数据预处理 cat_cols = [] le = LabelEncoder() X = data[['掺氨比', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度'] # 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 网格搜索参数设置 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_neighbors': list(range(2,10,1)), # 扩展K值范围 'weights': ['uniform', 'distance'], 'p': [1, 2, 3], # 增加p=3 } knn_base = KNeighborsRegressor() # 修改3：创建KNN基础模型 grid_search = GridSearchCV( estimator=knn_base, param_grid=param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5, n_jobs=-1, verbose=2 ) # 模型训练 grid_search.fit(X_train, y_train) knn = grid_search.best_estimator_ # 性能评估 print(f"交叉验证平均MSE: {-grid_search.best_score_:.2f}") y_pred = knn.predict(X_test) print("\n模型性能评估：") print(f"MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}") print(f"RMSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False):.2f}") print(f"R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2%}") # 参数优化配置 param_constraints = { '掺氨比': (min(X['掺氨比']), max(X['掺氨比'])), '燃尽风位置': (min(X['燃尽风位置']), max(X['燃尽风位置'])), '主燃区温度': (min(X['主燃区温度']), max(X['主燃区温度'])) } def predict_no_emission(params): """包装预测函数""" input_df = pd.DataFrame([params], columns=X.columns) return knn.predict(input_df)[0] # 修改4：使用KNN进行预测 # 执行优化 initial_guess = X.median().values bounds = list(param_constraints.values()) result = minimize( fun=predict_no_emission, x0=initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, options={'maxiter': 500, 'ftol': 1e-8} ) # 输出结果 optimized_params = result.x.copy() print("\n最优参数组合：") print(f"最小NO排放浓度预测值：{result.fun:.2f} mg/m³") print(f"掺氨比：{optimized_params[0]:.3f}") print(f"燃尽风位置：{optimized_params[1]}") print(f"主燃区温度：{optimized_params[2]:.0f}℃") 如何添加k折交叉验证

此时，正确的做法是移除train_test_split，使用KFold进行循环，每次划分不同的训练和测试集，然后在训练集上进行网格搜索调优，在测试集上评估。 例如： kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) ...

import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score,f1_score import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 模拟水果数据集（颜色：0=红色，1=橙色；重量单位：克；大小单位：厘米） # 标签：0=苹果，1=橙子 X = np.array([ [0, 150, 8], # 苹果 [0, 160, 7.5], # 苹果 [1, 200, 10], # 橙子 [1, 180, 9.5], # 橙子 [0, 140, 7], # 苹果 [1, 220, 11], # 橙子 [0, 155, 8.2], # 苹果 [1, 190, 9.8] # 橙子 ]) y = np.array([0,0,1,1,0,1,0,1]) # 数据标准化（颜色特征已标准化） scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X[:,1:]) # 标准化重量和大小特征 # 合并标准化后的特征和原始颜色特征 X_processed = np.hstack((X[:,:1], X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建KNN分类器（k=3） knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, metric='euclidean') # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'模型准确率: {accuracy*100:.1f}%') # 计算精确率 precision = precision_score(y_test, y_pred) print(f'模型精确率: {precision * 100:.1f}%') # 计算召回率 recall = recall_score(y_test, y_pred) print(f'模型召回率: {recall * 100:.1f}%') # 计算F1分数 f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f'模型F1分数: {f1 * 100:.1f}%') # 可视化特征分布 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(X[:,1], X[:,2], c=y, cmap='viridis', s=100) plt.xlabel('重量(g)') plt.ylabel('大小(cm)') plt.title('水果特征分布') plt.colorbar(ticks=[0,1], la plt.show() 详细解释一下代码

好的，我现在需要详细解释一段使用numpy和sklearn实现KNN分类器并对水果数据集进行预测及性能评估的Python代码。首先，我应该仔细阅读用户提供的代码，理解每一部分的功能，并结合相关的库和算法知识进行解释。 ...

任务25算法模型性能度量标签编码模型持久化练习：机器学习算法基本使用（2024年人工智能初赛题） 任务：MineralType.xlsx为本题的数据文件，其中第1列为矿物类型，其余列为矿物特征信息。现要求利用Python编写代码利用scikit-learn库构建模型，实现矿物分类，具体要求如下： （1） 从数据中随机抽选训练集和测试集，比例为8：2，且随机种子为10； （2） 建立不少于3种机器学习模型。 （3） 打印每种模型下测试集的accuracy及各个类别的recall值，并保留6位小数位数。 （4） 最后将最高的模型测试集accuracy值打印输出。accuracy值越高则得分越高。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.utils import Bunch df=pd.read_excel('MineralType.xlsx') labels = df.pop('矿物类型') bunch = Bunch(data=df.values, target=labels.values, feature_name=list(df.columns), DESCR="特征为元素含量，标签0~3") x_train ,x_test,y_train,y_test = train_test_split(bunch.data,bunch.target,test_size=0.2,random_state=10) print('第一种：')

数据文件是MineralType.xlsx，第一列是矿物类型，其他列是特征。用户需要用Python和scikit-learn库来构建模型，满足几个具体要求。我得仔细分析每一个要求，然后一步步指导用户怎么做。 首先，第一个要求是从数据中...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path excel_path = Path(r"C:\Users\Administrator\Desktop\掺氨比、燃尽风位置、主燃区温度\标准化扩展数据_自助采样.xlsx") data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') cat_cols = [] le = LabelEncoder() ） X = data[['掺氨比', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 300, 400], 'max_depth': [5, 10, 15, None], 'min_samples_split': [2, 5, 10], 'min_samples_leaf': [1, 2, 4] } rf_base = RandomForestRegressor(random_state=42) grid_search = GridSearchCV( estimator=rf_base, param_grid=param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5, n_jobs=-1, verbose=2 ) grid_search.fit(X_train, y_train) rf = grid_search.best_estimator_ print(f"交叉验证平均MSE: {-grid_search.best_score_:.2f}") y_pred = rf.predict(X_test) print("模型性能评估：") print(f"MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}") print(f"RMSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False):.2f}") print(f"R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2%}") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False importances = rf.feature_importances_ sorted_idx = importances.argsort() plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(X.columns[sorted_idx], importances[sorted_idx]) plt.title("随机森林特征重要性排序") plt.show() param_constraints = { '掺氨比': (min(X['掺氨比']), max(X['掺氨比'])), '燃尽风位置': (min(X['燃尽风位置']), max(X['燃尽风位置'])), '主燃区温度': (min(X['主燃区温度']), max(X['主燃区温度'])) } def predict_no_emission(params): """包装预测函数，确保输入格式正确""" input_df = pd.DataFrame([params], columns=X.columns) return rf.predict(input_df)[0] initial_guess = X.median().values bounds = [ param_constraints['掺氨比'], param_constraints['燃尽风位置'], param_constraints['主燃区温度'] ] result = minimize( fun=predict_no_emission, x0=initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds, options={'maxiter': 500, 'ftol': 1e-8} ) optimized_params = result.x.copy() print("\n最优参数组合：") print(f"最小NO排放浓度预测值：{result.fun:.2f} mg/m³") print(f"掺氨比：{optimized_params[0]:.3f}") print(f"燃尽风位置：{optimized_params[1]}") print(f"主燃区温度：{optimized_params[2]:.0f}℃") 修改为使用KNN算法

原来的代码主要流程是读取数据，预处理，划分训练测试集，用网格搜索调参，训练模型，评估性能，特征重要性，然后进行优化寻找最小NO排放的参数组合。 首先，KNN和随机森林是不同类型的模型。KNN是基于距离的监督...

import argparse import numpy as np import os from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from get_cls_map import get_classification_map, list_to_colormap, classification_map # 根据数据集选择对应的数据加载函数 #from cls_SSFTT_IP.IP_train_Pavia import loadData, applyPCA, createImageCubes, splitTrainTestSet from cls_SSFTT_IP.IP_train import loadData, applyPCA, createImageCubes, splitTrainTestSet # from cls_SSFTT_IP.IP_train_Houston import loadData, applyPCA, createImageCubes, splitTrainTestSet parser = argparse.ArgumentParser("Traditional_ML") parser.add_argument('--dataset', choices=['Indian', 'Houston', 'Pavia'], default='Pavia') parser.add_argument('--mode', choices=['KNN', 'SVM', 'RF'], default='SVM') args = parser.parse_args() # 读取数据 data, labels = loadData() # PCA降维 pca_components = 30 X_pca = applyPCA(data, numComponents=pca_components) # 创建数据立方体 patch_size = 5 X_pca, y_all = createImageCubes(X_pca, labels, windowSize=patch_size) # 划分训练集和测试集 test_ratio = 0.90 Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = splitTrainTestSet(X_pca, y_all, test_ratio) # 数据预处理：展平为二维数组（样本数 × 特征数） def flatten_data(X): return X.reshape(X.shape[0], -1) Xtrain_flat = flatten_data(Xtrain) Xtest_flat = flatten_data(Xtest) Xall_flat = flatten_data(X_pca) # 初始化分类器 if args.mode == 'KNN': classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10) elif args.mode == 'SVM': classifier = SVC(kernel='rbf', C=10000, gamma=0.01) elif args.mode == 'RF': classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=200) # 训练模型 classifier.fit(Xtrain_flat, ytrain) # 测试集预测 pre_test = classifier.predict(Xtest_flat) # 全图预测 pree_all = classifier.predict(Xall_flat) # 评估指标计算 matrix = confusion_matrix(ytest, pre_test) OA = np.trace(matrix) / np.sum(matrix) row_sums = np.sum(matrix, axis=1) valid_indices = row_sums != 0 AA = np.zeros(len(row_sums)) AA[valid_indices] = np.diag(matrix)[valid_indices] / row_su

好的，我现在需要帮助用户审查和调试使用scikit-learn处理高光谱图像数据集的机器学习分类代码，涉及KNN、SVM和随机森林分类器。首先，我要理清用户的需求。他们可能遇到了模型性能不佳的问题，或者代码运行错误，...

# 数据集特征分析相关库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 数据集预处理相关库from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_split# K近邻算法相关库from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.metrics import precision_score,recall_score,f1_scorefrom sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,average_precision_score,auc# 决策树相关库from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# 随机森林相关库from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 逻辑回归相关库from sklearn.linear_model import LogisticRegression# SGD分类相关库from sklearn.linear_model import SGDClassifier

pandas 是用于数据操作和清洗的强大库，能够轻松读取 CSV 文件或其他格式的数据，并提供灵活的 DataFrame 结构[^1]。 python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('dataset.csv') # 查看前...

用数据集：bc_data.csv训练分类模型做诊断分类。 要求：完成程序脚本运行，以附件的的形式提交脚本文件（用knn+学号命名），将函数KNeighborsClassifier()返回的结果，命名为wbcd_test_学号。【2分】在答题区直接回答程序脚本（不要贴图）【1分】在答题区直接回答模型评估的结果，并贴学习曲线图【2分】.

test_acc.append(knn.score(X_test, y_test)) plt.plot(range(1, 31), train_acc, label='Training Accuracy') plt.plot(range(1, 31), test_acc, label='Testing Accuracy') plt.xlabel('Number of Neighbors') ...

我想通过python实现以下功能，我该怎么写代码？ 1.通过UCI数据库获取iris数据集 2.通过Numpy读取数据后，并分析数据，使其显示出数据的样本个数，维数，标签类别数 3.将数据进行分割，分成训练集和测试集，这一步要求通过Scikit-learn train-test split算法来实现 4.通过训练集来训练出KNN模型，SVM模型，K-means模型三种模型，并用Matplotlib pyplot绘制每个模型所预测的结果的散点图，准确率。最后在一张图中将这三个模型的准确率进行比较。最后一个要求，我希望在终端中输出所有的图片，而不仅仅是最后一张图。

knn_pred = knn.predict(X_test) knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred) # 绘制KNN模型的预测结果的散点图 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=knn_pred) plt.title("KNN模型，准确率：{:.2f}%"....

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EIA-CEA 861B标准深入解析：时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟（Electronic Industries Alliance, EIA）和消费电子协会（Consumer Electronics Association, CEA）联合制定的一个技术规范，该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议，特别是关于视频显示设备的时间信息（timing）和扩展显示识别数据（Extended Display Identification Data，简称EDID）的结构与内容。 在视频显示技术领域，确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的，而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准，以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口（Digital Visual Interface，DVI）和后来的高带宽数字内容保护（High-bandwidth Digital Content Protection，HDCP）等技术的发展而出现的。该标准之所以重要，是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题，并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息，包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式（如VESA标准模式）和特定的时序信息格式，使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构，包含了关于显示设备能力的信息，如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备，并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率，实现即插即用（plug and play）功能。 EDID的结构包含了一系列的块（block），其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释，从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口，还适用于HDMI（High-Definition Multimedia Interface）和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议，以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用，它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步，EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如，随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展，该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时，都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准，以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范，它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在，使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成，极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言，了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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【DFLauncher应用实战】：如何将DFLauncher融入矮人要塞并提升效率

# 摘要 DFLauncher是一款功能全面的游戏管理工具，旨在简化游戏安装、启动和维护过程。本文介绍了DFLauncher的基本使用方法，详细解析了其核心功能，包括游戏库管理、游戏配置优化、更新机制等。同时，文章探讨了DFLauncher在特定游戏“矮人要塞”中的集成应用，以及通过插件和脚本进行的高级定制。故障诊断与系统优化章节提供了实用的诊断方法和性能提升技巧。最后，本文展望了DFLauncher的未来发展方向，并鼓励社区贡献和用户反馈，以满足不断变化的用户需求。 # 关键字 DFLauncher；游戏管理工具；安装配置；性能优化；故障诊断；社区贡献；定制化扩展；网络功能集成 参考资源
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银河麒麟系统打开屏保

<think>嗯，用户的问题是关于银河麒麟操作系统如何开启屏幕保护程序。这个问题其实挺实用的，毕竟长时间盯着电脑屏幕容易造成视觉疲劳，屏幕保护能起到一定的保护作用。 从用户提供的引用内容来看，引用[2]提到了银河麒麟系统的常见问题处理，包括重启输入法和双屏配置问题，虽然不直接相关，但说明用户对系统设置有一定了解。引用[3]是关于安装cmake的，可能用户之前尝试过其他系统配置操作。 用户可能是在办公环境中使用银河麒麟系统，需要保护视力。考虑到银河麒麟是基于Linux开发的国产操作系统，它的屏幕保护设置应该和主流Linux发行版类似，但可能有自己的特色功能。 我回忆了一下Linux系统的屏