- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我在做this tutorial关于机器学习,其中使用了以下代码:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data.csv')
df.replace('?', -99999, inplace = True)
df.drop(['id'], 1, inplace = True)
X = np.array(df.drop(['class'], 1))
y = np.array(df['class'])
X_train, X_test, y_test, y_train = train_test_split(X, y)
这是 csv 文件中的示例:
id,clump_thickness,unif_cell_size,unif_cell_shape, marg_adhesion,
single_epith_cell_size,bare_nuclei,bland_chrom,norm_nucleoli, mitoses,class
1000025,5,1,1,1,2,1,3,1,1,2
1002945,5,4,4,5,7,10,3,2,1,2
1015425,3,1,1,1,2,2,3,1,1,2
1016277,6,8,8,1,3,4,3,7,1,2
1017023,4,1,1,3,2,1,3,1,1,2
1017122,8,10,10,8,7,10,9,7,1,4
1018099,1,1,1,1,2,10,3,1,1,2
1018561,2,1,2,1,2,1,3,1,1,2
1033078,2,1,1,1,2,1,1,1,5,2
1033078,4,2,1,1,2,1,2,1,1,2
1035283,1,1,1,1,1,1,3,1,1,2
1036172,2,1,1,1,2,1,2,1,1,2
1041801,5,3,3,3,2,3,4,4,1,4
1043999,1,1,1,1,2,3,3,1,1,2
1044572,8,7,5,10,7,9,5,5,4,4
1047630,7,4,6,4,6,1,4,3,1,4
1048672,4,1,1,1,2,1,2,1,1,2
1049815,4,1,1,1,2,1,3,1,1,2
1050670,10,7,7,6,4,10,4,1,2,4
1050718,6,1,1,1,2,1,3,1,1,2
1054590,7,3,2,10,5,10,5,4,4,4
1054593,10,5,5,3,6,7,7,10,1,4
1056784,3,1,1,1,2,1,2,1,1,2
1057013,8,4,5,1,2,?,7,3,1,4
1059552,1,1,1,1,2,1,3,1,1,2
1065726,5,2,3,4,2,7,3,6,1,4
1066373,3,2,1,1,1,1,2,1,1,2
在查看 sklearn.model_selection.train_test_split
的结果时,我发现了一些奇怪的东西(至少对我而言)。如果我跑
print(type(y_test[0]))
print()
print(type(X_train[:,1][0]))
我得到以下输出:
<class 'numpy.int64'>
<class 'int'>
X_train
中的值是 int
类型,而 y_test
中的值是 numpy.int64
。我不知道为什么 train_test_split
这样做 - 我不认为它与正在拆分的数据有关 - 和 documentation似乎也没有提到它。
因为我希望 y_test
中的值也为常规整数,所以我尝试使用 astype()
更改 y_test
的类型。不幸的是,下面的代码
y_test = y_test.astype(int)
print(type(y_test[0]))
返回
<class 'numpy.int64'>
问题:为什么train_test_split
返回包含不同数据类型值的数组?为什么我无法将 y_test
中的值转换为整数?
编辑: 类型的差异是由数据造成的。如果我跑
print(type(X[:,1][0]))
print(type(y[0]))
我明白了
<class 'int'>
<class 'numpy.int64'>
我仍然想知道为什么 astype 不起作用!:)
最佳答案
要将 numpy 值转换为 python 类型,有 numpy.ndarray.item
y_test_int = [v.item() for v in y_test]
print(type(y_test_int[0]))
#<class 'int'>
关于python - 更改由 sklearn.model_selection.train_test_split 产生的数组中值的类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52874102/
我知道有几个类似的问题被问到,但我的问题仍然没有得到解答。 问题来了。我使用命令 python3 -m pip3 install -U scikit-learn 来安装 sklearn、numpy 和
_train_weather.values : [[ 0.61818182 0.81645199 0.6679803 ..., 0. 0. 1.
如果我有一个数据集X及其标签Y,那么我将其分为训练集和测试集,scle为0.2,并使用随机种子进行洗牌: 11 >>>X.shape (10000, 50,50) train_data, test_d
首先我查看了所有相关问题。给出了非常相似的问题。 所以我遵循了链接中的建议,但没有一个对我有用。 Data Conversion Error while applying a function to
这里有两种标准化方法: 1:这个在数据预处理中使用:sklearn.preprocessing.normalize(X,norm='l2') 2:分类方法中使用另一种方法:sklearn.svm.Li
所以刚看了一个教程,作者不需要import sklearn使用时 predict anaconda 环境中pickled 模型的功能(安装了sklearn)。 我试图在 Google Colab 中重
我想评估我的机器学习模型。我使用 roc_auc_score() 计算了 ROC 曲线下的面积,并使用 sklearn 的 plot_roc_curve() 函数绘制了 ROC 曲线。在第二个函数中,
我一直在寻找此信息,但在任何地方都找不到,所以这是我的镜头。 我是Python 2.7的初学者,我学习了一个模型,感谢cPickle我保存了它,但现在我想知道是否可以从另一个设备(没有sklearn库
>>> import sklearn.model_selection.train_test_split Traceback (most recent call last): File "", li
在阅读有关使用 python 的 LinearDiscriminantAnalysis 的过程中,我有两种不同的方法来实现它,可在此处获得, http://scikit-learn.org/stabl
我正在使用 sklearn,我注意到 sklearn.metrics.plot_confusion_matrix 的参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix不一致。 p
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在安装了所需的模块后,我正在尝试将imblearn导入到我的Python笔记本中。但是,我收到以下错误:。。附加信息:我使用的是一个用Visual Studio代码编写的虚拟环境。。我已经确定venv
我是一名优秀的程序员,十分优秀!