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本文代码来之《数据分析与挖掘实战》,在此基础上补充完善了一下~
代码是基于SVM的分类器Python实现,原文章节题目和code关系不大,或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影,一句话就是练习分类器(▼"htmlcode">
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 12 12:19:34 2018 @author: Luove """ from sklearn import svm from sklearn import metrics import pandas as pd import numpy as np from numpy.random import shuffle #from random import seed #import pickle #保存模型和加载模型 import os os.getcwd() os.chdir('D:/Analyze/Python Matlab/Python/BookCodes/Python数据分析与挖掘实战/图书配套数据、代码/chapter9/demo/code') inputfile = '../data/moment.csv' data=pd.read_csv(inputfile) data.head() data=data.as_matrix() #seed(10) shuffle(data) #随机重排,按列,同列重排,因是随机的每次运算会导致结果有差异,可在之前设置seed n=0.8 train=data[:int(n*len(data)),:] test=data[int(n*len(data)):,:] #建模数据 整理 #k=30 m=100 record=pd.DataFrame(columns=['acurrary_train','acurrary_test']) for k in range(1,m+1): # k特征扩大倍数,特征值在0-1之间,彼此区分度太小,扩大以提高区分度和准确率 x_train=train[:,2:]*k y_train=train[:,0].astype(int) x_test=test[:,2:]*k y_test=test[:,0].astype(int) model=svm.SVC() model.fit(x_train,y_train) #pickle.dump(model,open('../tmp/svm1.model','wb'))#保存模型 #model=pickle.load(open('../tmp/svm1.model','rb'))#加载模型 #模型评价 混淆矩阵 cm_train=metrics.confusion_matrix(y_train,model.predict(x_train)) cm_test=metrics.confusion_matrix(y_test,model.predict(x_test)) pd.DataFrame(cm_train,index=range(1,6),columns=range(1,6)) accurary_train=np.trace(cm_train)/cm_train.sum() #准确率计算 # accurary_train=model.score(x_train,y_train) #使用model自带的方法求准确率 pd.DataFrame(cm_test,index=range(1,6),columns=range(1,6)) accurary_test=np.trace(cm_test)/cm_test.sum() record=record.append(pd.DataFrame([accurary_train,accurary_test],index=['accurary_train','accurary_test']).T) record.index=range(1,m+1) find_k=record.sort_values(by=['accurary_train','accurary_test'],ascending=False) # 生成一个copy 不改变原变量 find_k[(find_k['accurary_train']>0.95) & (find_k['accurary_test']>0.95) & (find_k['accurary_test']>=find_k['accurary_train'])] #len(find_k[(find_k['accurary_train']>0.95) & (find_k['accurary_test']>0.95)]) ''' k=33 accurary_train accurary_test 33 0.950617 0.95122 ''' ''' 计算一下整体 accurary_data 0.95073891625615758 ''' k=33 x_train=train[:,2:]*k y_train=train[:,0].astype(int) model=svm.SVC() model.fit(x_train,y_train) model.score(x_train,y_train) model.score(datax_train,datay_train) datax_train=data[:,2:]*k datay_train=data[:,0].astype(int) cm_data=metrics.confusion_matrix(datay_train,model.predict(datax_train)) pd.DataFrame(cm_data,index=range(1,6),columns=range(1,6)) accurary_data=np.trace(cm_data)/cm_data.sum() accurary_data
REF:
《数据分析与挖掘实战》
源代码及数据需要可自取:https://github.com/Luove/Data
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月01日
2024年10月01日
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】