高级编程技术作业_20 sklearn

这篇博客探讨了使用sklearn库进行高级编程的技术,包括特定的代码实现和实验结果。通过实例展示了如何有效地运用sklearn进行机器学习模型训练和评估。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

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代码展示:

from sklearn import datasets, cross_validation, metrics
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier


dataset = datasets.make_classification(n_samples = 1500, n_features = 10, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes = 2)
X, y = dataset[0], dataset[1]

kf = cross_validation.KFold(len(dataset[0]), n_folds = 10, shuffle = True)
for train_index,test_index in kf:
    X_train,y_train=X[train_index],y[train_index]
    X_test,y_test=X[test_index],y[test_index]

clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)
pred = clf.predict(X_test)

print("GaussianNB:")
acc = metrics.accuracy_score(y_test, pred)
print('ACU score:', acc)
f1 = metrics.f1_score(y_test, pred)
print('f1 score:', f1)
auc = metrics.roc_auc_score(y_test, pred)
print('ROC ACU score:', auc)
print('\n')


for C in  [1e-02, 1e-01, 1e00, 1e01, 1e02]:
    clf = SVC(C)
    clf.fit(X_train, y_train)
    pred = clf.predict(X_test)

    print("SVM for C="+str(C))
    acc = metrics.accuracy_score(y_test, pred)
    print('ACU score:', acc)
    f1 = metrics.f1_score(y_test, pred)
    print('f1 score:', f1)
    auc = metrics.roc_auc_score(y_test, pred)
    print('ROC ACU score:', auc)
    print('\n')


for n_estimators in [10, 100, 1000]:
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators)
    clf.fit(X_train, y_train)
    pred = clf.predict(X_test)

    print("SVM for n_estimators="+str(n_estimators))
    acc = metrics.accuracy_score(y_test, pred)
    print('ACU score:', acc)
    f1 = metrics.f1_score(y_test, pred)
    print('f1 score:', f1)
    auc = metrics.roc_auc_score(y_test, pred)
    print('ROC ACU score:', auc)
    print('\n')

结果:

GaussianNB:
ACU score: 0.9333333333333333
f1 score: 0.9367088607594937
ROC ACU score: 0.9326923076923076

SVM for C=0.01
ACU score: 0.9333333333333333
f1 score: 0.9390243902439025
ROC ACU score: 0.9310897435897436

SVM for C=0.1
ACU score: 0.9466666666666667
f1 score: 0.9506172839506173
ROC ACU score: 0.9449786324786326

SVM for C=1.0
ACU score: 0.9533333333333334
f1 score: 0.9565217391304347
ROC ACU score: 0.9519230769230769

SVM for C=10.0
ACU score: 0.94
f1 score: 0.9447852760736197
ROC ACU score: 0.9380341880341879

SVM for C=100.0
ACU score: 0.9266666666666666
f1 score: 0.9325153374233129
ROC ACU score: 0.9246794871794872

SVM for n_estimators=10
ACU score: 0.9466666666666667
f1 score: 0.9493670886075949
ROC ACU score: 0.9460470085470086

SVM for n_estimators=100
ACU score: 0.9466666666666667
f1 score: 0.9500000000000001
ROC ACU score: 0.9455128205128205

SVM for n_estimators=1000
ACU score: 0.9466666666666667
f1 score: 0.9500000000000001
ROC ACU score: 0.9455128205128205
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强大的应用。实际开发中,还需优化 ListView 性能,确保应用流畅运
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