python fit_python clf.fit 什么意思

该博客介绍了如何利用Python的scikit-learn库训练一个支持向量机(SVM)模型。首先,确保安装了Python、NumPy和SciPy等依赖,然后通过示例展示了如何创建数据集、实例化SVM分类器并进行拟合,最后演示了使用训练好的模型进行预测的过程。

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你这个描述有点简单,但是从我的经验62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333339666139来看,应该是用python训练了一个模型做预测的时候用的。举一个例子。

在用scikit-learn包训练机器学习模型时候,这里举一个训练SVM的例子:

1. 先要按照scikit-learn包,先安装下面三个依赖包:

Python (>= 2.6 or >= 3.3),

NumPy (>= 1.6.1),

SciPy (>= 0.9).

然后在cmd命令行中输入:

pip install -U scikit-learn

2.例子:>>> import numpy as np

>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) #数据特征

>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])  # 数据对应的标签

>>> from sklearn.svm import SVC  # 导入svm的svc类(支持向量分类)

>>> clf = SVC()  # 创建分类器对象

>>> clf.fit(X, y)  # 用训练数据拟合分类器模型

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',

max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,

tol=0.001, verbose=False)

>>> clf.predict([[-0.8, -1]])  # 用训练好的分类器去预测[-0.8, -1]数据的标签

[1]

请作为资深开发工程师,解释我给出的代码。请逐行分析我的代码并给出你对这段代码的理解。 我给出的代码是: import os import sys import unittest from sklearn.metrics import roc_auc_score from pyod.models.auto_encoder import AutoEncoder from pyod.utils.data import generate_data class TestAutoEncoder(unittest.TestCase): def assertHasAttr(self, obj, intended_attr): self.assertTrue(hasattr(obj, intended_attr)) def assertInRange(self, data, lower, upper): self.assertGreaterEqual(data.min(), lower) self.assertLessEqual(data.max(), upper) def setUp(self): self.n_train = 6000 self.n_test = 1000 self.n_features = 300 self.contamination = 0.1 self.roc_floor = 0.8 self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = generate_data( n_train=self.n_train, n_test=self.n_test, n_features=self.n_features, contamination=self.contamination, random_state=42) self.clf = AutoEncoder(epoch_num=5, contamination=self.contamination) self.clf.fit(self.X_train) def test_parameters(self): self.assertHasAttr(self.clf, ‘decision_scores_’) self.assertIsNotNone(self.clf.decision_scores_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘labels_’) self.assertIsNotNone(self.clf.labels_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘threshold_’) self.assertIsNotNone(self.clf.threshold_) self.assertHasAttr(self.clf, ‘_mu’) self.assertIsNotNone(self.clf._mu) self.assertHasAttr(self.clf, ‘_sigma’) self.assertIsNotNone(self.clf.sigma) self.assertHasAttr(self.clf, ‘model’) self.assertIsNotNone(self.clf.model) def test_train_scores(self): self.assertEqual(len(self.clf.decision_scores), self.X_train.shape[0] def test_prediction_scores(self): pred_scores = self.clf.decision_function(self.X_test) self.assertEqual(pred_scores.shape[0], self.X_test.shape[0]) self.assertGreaterEqual(roc_auc_score(self.y_test, pred_scores), self.roc_floor) def test_prediction_labels(self): pred_labels = self.clf.predict(self.X_test) self.assertEqual(pred_labels.shape, self.y_test.shape) if name == ‘main’: unittest.main()
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03-17
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