正则化极限学习机代码

最新推荐文章于 2025-06-18 06:36:20 发布

panghaomingme

最新推荐文章于 2025-06-18 06:36:20 发布

阅读量3.5k

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： ELM学习过程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/panghaomingme/article/details/79373911

该代码展示了如何使用Python实现正则化极限学习机（RELM）。通过导入相关库，读取CSV数据，对数据进行预处理，然后使用train_test_split进行训练集和测试集划分。代码中定义了ELM函数，通过随机初始化权重和偏置，计算隐藏层，并进行预测。最后，计算并输出训练和测试的准确率。

#!usr/bin/python3
# coding:utf-8

from numpy import *
import pandas as pd
import datetime
from sklearn.model_selection import train_test_split


def main():
    # 数据格式1308条数据，16个属性，分类结果10类
    # 导入数据,数据有16的属性
    # data 数据类型class 'pandas.core.frame.DataFrame'
    data = pd.read_csv("C:/Users/54376/Desktop/data/data.csv")
    # 去掉表中的序号从1到1308
    data = data[
        ['CON_STAT', 'CPU_USED', 'MEM_TOTAL', 'MEM_USED', 'ETH0_RECV_BYTES', 'ETH0_RECV_PKTS', 'ETH2_SEND_BYTES',
         'ETH2_SEND_PKTS', 'FD_PROCESS_CPU', 'FD_PROCESS_MEM', 'OTHER_PRO_CPU', 'SYS_UPTIME', 'DF_RESTART', 'SN',
         'AVG_LEN',
         'FDPKTS']]

    # 导入标签
    # 标签数据类型<class 'pandas.core.series.Series'>
    label = pd.read_csv("C:/Users/54376/Desktop/data/label.csv")
    # 去掉表中的序号从1到1308
    label = label['YL']

    # 查看数据的数量(1308, 16)
    print(data.shape)
    # 查看标签的数量(1308,)
    print(label.shape)

    # 对数据进行分割，train：test = 8:2比例
    x_train, x_test, y_train, y_tes