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只做了傅里叶变换是0.69

时间:2022-12-09 13:34:41浏览次数:37  
标签:index 变换 clf df import test 0.69 傅里叶 out

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.read_csv('train.csv') df=df.drop(['ID'],axis=1) df=df.to_numpy() feature=np.abs(np.fft.fft(df[:,:-1])) from sklearn.model_selection import train_test_split tfeature,ttest,tlabel,testlabel=train_test_split(feature,df[:,-1],test_size=0.2) from sklearn import tree from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import KFold kf=KFold(n_splits=5,shuffle=False) from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score for k in range(30):     sum=0     sum1=0     i=0     for train_index,test_index in kf.split(df):         i=i+1         tfeature=df[train_index,:-1]         label=df[train_index,-1]         clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=0,max_depth=k+1)             clf.fit(tfeature,tlabel)         l=clf.predict(tfeature)         ttest=df[test_index,:-1]         testlabel=df[test_index,-1]         l1=clf.predict(ttest)         pr=accuracy_score(tlabel, l)         pr1=accuracy_score(testlabel, l1)         sum=sum+pr         sum1=sum1+pr1     clf1=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=0,max_depth=k+1)     scores = cross_val_score(clf1, feature, df[:,-1], cv=5)     print(k,sum/i,sum1/i,scores.mean()) clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',random_state=0,max_depth=15) clf.fit(feature,df[:,-1])

df = pd.read_csv('test.csv') df=df.drop(['ID'],axis=1) df=df.to_numpy() feature=np.abs(np.fft.fft(df[:,:]))
out=clf.predict(feature) out=pd.DataFrame(out) out.columns = ['CLASS'] w=[] for k in range(out.shape[0]):     w.append(k+210) out['ID']=np.reshape(w,(-1,1)) out[['ID','CLASS']].to_csv('out3.csv',index=False)

标签:index,变换,clf,df,import,test,0.69,傅里叶,out
From: https://www.cnblogs.com/hahaah/p/16968683.html

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