sklearn.utils.shuffle 用法小技巧

最新推荐文章于 2024-04-16 15:16:46 发布
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#sklearn #python #机器学习

本文介绍了一种使用Python中的sklearn库实现多个数组统一打乱的方法，通过示例展示了如何对不同数组进行同步随机排序，确保每个数组中元素对应位置的一致性，这对于机器学习数据预处理尤其有用。

是可以打乱多组数据的，不局限与x，y。

import numpy as np
import random
from sklearn.utils import shuffle

a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])
c = np.array([-1,-2,-3,-4,-5])

a,b,c = shuffle(a,b,c)
print(a)
print(b)
print(c)

# output:
# [1 4 2 5 3]
# [0.1 0.4 0.2 0.5 0.3]
# [-1 -4 -2 -5 -3]

sklearn中shuffle的用法
weixin_38410551的博客
02-21 7826
功能：shuffle打乱样本的顺序。 参考链接： https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/78077802
sklearn方法大全
rankiy的博客
10-21 8254
API参考 这是scikit-learn的类和函数参考。有关更多详细信息，请参阅完整的用户指南，因为类和函数的原始规范可能不足以提供有关其用法的完整指南。有关在API上重复的概念的参考，请参阅“通用术语表和API元素”。 sklearn.base：基类和实用程序函数 所有估计量的基类。 基类 base.BaseEstimator scikit-learn中所有估计量的基类 base.Biclust...
sklearn.utils.shuffle解析
hustqb的博客
09-24 2万+
在进行机器学习时，经常需要打乱样本，这种时候Python中叒有第三方库提供了这个功能——sklearn.utils.shuffle。
用 sklearn.utils.shuffle 来打乱样本顺序
cocofisher的博客
04-16 8771
直接举例说明： import sklearn X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) Y = np.array([[1], [2], [3]]) print(X) print(Y) [[1 2] [3 4] [5 6]] [[1] [2] [3]] x, y = sklearn.utils.shuffle(X, Y) print(x) print(...
sklearn常用trick之shuffle
qq_41664939的博客
03-05 2299
文章目录sklearn常用trick之shufflesklearn.utils.shuffle小例子(该方法可将数据顺序打乱，避免有序数据对模型的影响，常在数据处理部分使用) sklearn常用trick之shuffle sklearn.utils.shuffle sklearn.utils.shuffle(*arrays, random_state=None, n_samples=None) 小例子(该方法可将数据顺序打乱，避免有序数据对模型的影响，常在数据处理部分使用) import numpy
import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Step 1: Data Loading and Processing data_folder = 'data/' # replace with the actual path if running locally files = [ '启动功率过高1.xlsx', '启动阶段功率上升1.xlsx', '缓放阶段功率过高1.xlsx', '缓放阶段时间过长1.xlsx' ] data_list = [] labels = [] for i, file in enumerate(files): file_path = os.path.join(data_folder, file) df = pd.read_excel(file_path, header=None) # Skip the first row (column names) and use the remaining data df = df.iloc[1:, :] # Convert non-numeric data to NaN and handle them df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') df = df.fillna(0) # Fill NaN with 0 or drop them using df.dropna() # Transpose to get samples as rows and add to the list data = df.to_numpy().T data_list.append(data) # Create labels (0, 1, 2, 3 correspond
04-24
使用PyTorch的CNN模型时，常见的优化点包括使用更高效的网络结构，比如添加BatchNorm层来加速收敛和防止过拟合，使用Dropout层进行正则化，选择合适的激活函数如ReLU，以及正确的参数初始化方法，比如He初始化。...
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 设备配置 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 假设已准备好的数据形状 (num_samples, sequence_length) # 功率时序数据示例：sequence_length=100，采样点数 X = np.random.randn(1000, 100) # 1000个样本，每个样本100个时间步 y = np.random.randint(0, 4, (1000,)) # 4类故障 # 数据预处理 class FaultDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32).unsqueeze(1) # 增加通道维度 [B,1,L] self.labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx], self.labels[idx] # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) train_dataset = FaultDataset(X_train, y_train) test_dataset = FaultDataset(X_test, y_tes
最新发布
04-25
引用[3]提到了使用DataLoader，并且强调了shuffle=True的重要性，这一点需要特别注意，否则可能导致训练时loss不下降。用户可能在数据加载时没有正确打乱数据，所以需要提醒他们在DataLoader中设置shuffle=True。 ...
sklearn学习小结
xiaomu_347的博客
04-16 1066
Scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了大量的数据结构和算法，用于数据挖掘和数据分析。下面就其具体使用进行如下总结：（1）安装（2）使用说明。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from sklearn.preprocessing import StandardScaler from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 加载数据集 data = pd.read_csv('pfyh.csv') df = pd.DataFrame(data) dataset = df.iloc[:, 2:].to_numpy() df.head() # 可视化数据 # 简单数据可视化 plt.plot(df.iloc[:, 2]) plt.title("Data Visualization") plt.show() # 提取特征和标签 X = np.array(dataset[:, :-1]) y = np.array(dataset[:, -1]) # 数据标准化和归一化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) y = y / 1000 # 划分训练集和测试集（90%训练，10%测试） split_index = int(len(X) * 0.9) X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:] y_train, y_test = y[:split_index], y[split_index:] # 自定义PyTorch数据集类 class TimeSeriesDataset(Dataset): def __init__(self, x, y, sequence_length): self.x = x self.y = y self.sequence_length = sequence_length def __len__(self): return len(self.x) - self.sequence_length def __getitem__(self, idx): return ( torch.tensor(self.x[idx:idx + self.sequence_length], dtype=torch.float), torch.tensor(self.y[idx + self.sequence_length], dtype=torch.float) ) # 创建数据集和数据加载器 sequence_length = 14 train_dataset = TimeSeriesDataset(X_train, y_train, sequence_length) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_dataset = TimeSeriesDataset(X_test, y_test, sequence_length) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.init_weights() def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def init_weights(self): torch.manual_seed(42)
03-31
可能还需要考虑时间序列的窗口大小选择，是否使用滑动窗口方法，或者如何处理多变量输入。对于单步预测和多步预测，模型结构是否需要调整？比如使用Seq2Seq结构或者直接多输出。 总结一下，我需要从数据预处理、...
python中的sklearn_python机器学习库sklearn——集成方法
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编辑推荐:本文来自csdn，本文将介绍sklearn中如何使用集成学习,模块还支持树的并行构建和预测结果的并行计算，希望对您的学习有所帮助。集成方法 的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。Bagging 元估计器# 产生样本数据集from sklearn.model_selection import cross_val_scor...
Python之shuffle多参数给列表洗牌
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09-20 2490
  shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。需要导入的包是：from sklearn.utils import shuffle 之前接触的shuffle函数都是参数是单列表的，如下： from sklearn.utils import shuffle a = [1, 2, 3, 4, 5] a = shuffle(a) print(a) 输出的结果是： [5, 3, 1, 2, 4] ...
python笔记之shuffle打乱操作
Meyoull123的博客
07-18 918
比如： 当你训练数据集时候，想要将数据集随机打乱后使用，这个时候，一个简单的“shuffle”可以帮你解决问题。 “random.shuffle：打乱顺序” 案例1： from random import shuffle a=[1,2,3,4,5] shuffle(a) print(a) 输出结果： 案例2： 一个数据集“长度”是len_num from random import shuffle len_num=17 num=list(range(len_num)) shuffle(num) prin
Python_外部模块random
上官Teacher的学习空间
11-16 255
生成随机序列 初始 from random import shuffle A=[1,2,3,4] B=[1,2,3,4] print("顺序号：") print(A) print(B) shuffle(A) shuffle(B) print("随机号：") print(A) print(B) 运行结果 改进后 from random import shuffle A=[i for i in range(1,9)] B=[i for i in range(1,9)] print("顺序号：")
python shuffle函数_python中shuffle()方法的功能详解
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最近在忙于图像处理，经常会需要用到批重命名、批resize、对图像进行分割、对图像进行旋转拉伸加噪点等数据扩容方式、对图像数据集打乱、切分训练集和验证集等操作，下面就这些操作进行下面总结： （1）rename import os path="I:\\Sample" count=1 for item in os.listdir(path): src=os.path.join...
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180304 Keras+Sklearn打乱数据顺序 and 按比例分割训练+测试数据
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打乱数据顺序 # shufle from sklearn.utils import shuffle b_train,b_label = shuffle(b_train,b_label) 按比例将数据分割成训练集+测试集 # split the original training data into two parts: training data and validation data # this
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