import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets,ensemble

from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_data_classification():

'''

加载用于分类问题的数据集

'''

# 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集

digits=datasets.load_digits()

# 分层采样拆分成训练集和测试集,测试集大小为原始数据集大小的 1/4

return train_test_split(digits.data,digits.target,test_size=0.25,random_state=0,stratify=digits.target)

#集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

def test_RandomForestClassifier(*data):

X_train,X_test,y_train,y_test=data

clf=ensemble.RandomForestClassifier()

clf.fit(X_train,y_train)

print("Traing Score:%f"%clf.score(X_train,y_train))

print("Testing Score:%f"%clf.score(X_test,y_test))

# 获取分类数据

X_train,X_test,y_train,y_test=load_data_classification()

# 调用 test_RandomForestClassifier

test_RandomForestClassifier(X_train,X_test,y_train,y_test)

def test_RandomForestClassifier_num(*data):

'''

测试 RandomForestClassifier 的预测性能随 n_estimators 参数的影响

'''

X_train,X_test,y_train,y_test=data

nums=np.arange(1,100,step=2)

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

testing_scores=[]

training_scores=[]

for num in nums:

clf=ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=num)

clf.fit(X_train,y_train)

training_scores.append(clf.score(X_train,y_train))

testing_scores.append(clf.score(X_test,y_test))

ax.plot(nums,training_scores,label="Training Score")

ax.plot(nums,testing_scores,label="Testing Score")

ax.set_xlabel("estimator num")

ax.set_ylabel("score")

ax.legend(loc="lower right")

ax.set_ylim(0,1.05)

plt.suptitle("RandomForestClassifier")

plt.show()

# 调用 test_RandomForestClassifier_num

test_RandomForestClassifier_num(X_train,X_test,y_train,y_test)

def test_RandomForestClassifier_max_depth(*data):

'''

测试 RandomForestClassifier 的预测性能随 max_depth 参数的影响

'''

X_train,X_test,y_train,y_test=data

maxdepths=range(1,20)

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

testing_scores=[]

training_scores=[]

for max_depth in maxdepths:

clf=ensemble.RandomForestClassifier(max_depth=max_depth)

clf.fit(X_train,y_train)

training_scores.append(clf.score(X_train,y_train))

testing_scores.append(clf.score(X_test,y_test))

ax.plot(maxdepths,training_scores,label="Training Score")

ax.plot(maxdepths,testing_scores,label="Testing Score")

ax.set_xlabel("max_depth")

ax.set_ylabel("score")

ax.legend(loc="lower right")

ax.set_ylim(0,1.05)

plt.suptitle("RandomForestClassifier")

plt.show()

# 调用 test_RandomForestClassifier_max_depth

test_RandomForestClassifier_max_depth(X_train,X_test,y_train,y_test)

def test_RandomForestClassifier_max_features(*data):

'''

测试 RandomForestClassifier 的预测性能随 max_features 参数的影响

'''

X_train,X_test,y_train,y_test=data

max_features=np.linspace(0.01,1.0)

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

testing_scores=[]

training_scores=[]

for max_feature in max_features:

clf=ensemble.RandomForestClassifier(max_features=max_feature)

clf.fit(X_train,y_train)

training_scores.append(clf.score(X_train,y_train))

testing_scores.append(clf.score(X_test,y_test))

ax.plot(max_features,training_scores,label="Training Score")

ax.plot(max_features,testing_scores,label="Testing Score")

ax.set_xlabel("max_feature")

ax.set_ylabel("score")

ax.legend(loc="lower right")

ax.set_ylim(0,1.05)

plt.suptitle("RandomForestClassifier")

plt.show()

# 调用 test_RandomForestClassifier_max_features

test_RandomForestClassifier_max_features(X_train,X_test,y_train,y_test)

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    访问级别修饰符决定其他类是否可以访问该类的某个字段或某个方法。 有两种访问控制种类; 1.top level(针对类的修饰) 包括public和package-private(不明确指定修饰符,什么都不写,即默认情况)两种修饰符; 2.member level(针对成员的修饰) 包括public,private,protect,packa…...

    2023/3/28 17:36:08
  19. 《C语言》—— 简单的数组问题,一定不再你的话下

    书籍使我变成了一个幸福的人,使我的生活变成轻松而舒适的诗。——高尔基 本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 点关注,不迷路!!! 前言 我本来准备C语言章节…...

    2023/3/28 17:36:07
  20. 半个生物专业的我,硕士要毕业了。读研三年到底值不值得?

    一 大家好,好久不见。一不小心,好久没写文章了。虽然每天都在心念念着文章的主题和内容,但却是迟迟没有写好。 那在这段消失的日子里,我到底干什么去了呢? 说来惭愧,其实也没有什么大事,没有…...

    2023/3/28 17:36:07
  21. 哲学家就餐的问题--java实现

    刷新评论列表刷新页面返回页首 发表评论 昵称: [登录] [注册] 主页: 邮箱:(仅博主可见) 验证码:看不清。 换一个 评论内容: 记住我的昵称和主页 --> 登录注册 [使用ctrlenter键快速提交评论] 0 2178004 wysq8p0b2fm 首页博问闪存新闻园子招聘知识库 …...

    2023/3/28 17:36:07
  22. 我以为我学懂了数据结构,直到看了这个导图才发现,我错了

    文章目录一个人对人民的服务不一定要站在大会上讲演或是做什么惊天动地的大事业,随时随地,点点滴滴地把自己知道的想到的告诉人家,无形中就是替国家播种垦植。 —— 傅雷 本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://git…...

    2023/3/28 17:36:06
  23. java名字的起源

    java的名字的来源:java是印度尼西亚爪哇岛的英文名称,因盛产咖啡而闻名。java语言中的许多库类名称,多与咖啡有关,如javabeans(咖啡豆)、netbeans(网络豆)以及objectbeans (对象豆)等等。sun和java的标识也正是一杯正冒着热气的咖啡。 据james gosling(詹姆斯高斯林)回忆,最初…...

    2023/3/28 17:36:06
  24. 《数据结构与算法》—— O(3N)=O(N) ?

    上帝的磨盘转动很慢,但是却磨得很细。 ——毛姆 本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 数据结构的基本概念 数据结构 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,我总结一下就是描述数据…...

    2023/3/28 17:36:05
  25. 图解!24张图彻底弄懂九大常见数据结构!

    ​数据结构想必大家都不会陌生,对于一个成熟的程序员而言,熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合,特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。 常用的数据…...

    2023/3/28 17:36:04
  26. Java Excel API

    java excel api java excel api简介 java excel是一开放源码项目,通过它java开发人员可以读取excel文件的内容、创建新的excel文件、更新已经存在的excel文件。使用该api非windows操作系统也可以通过纯java应用来处理excel数据表。因为是使用java编写的,所以我们在web应用中可…...

    2023/3/28 17:36:04
  27. 面试了百度机器学习岗位,也不过如此

    本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 机器学习整体难度还是有点,不过这个岗位真的是很香,钱多,发展空间足未来可期啊。 本篇文章面经是三位大佬面试百度机器学习岗位的面试题&…...

    2023/3/28 17:36:03
  28. 图解!到底什么是MySQL事务日志!

    还记得刚上研究生的时候,导师常挂在嘴边的一句话,“科研的基础不过就是数据而已。”如今看来,无论是人文社科,还是自然科学,或许都可在一定程度上看作是数据的科学。 倘若剥开研究领域的外衣,将人的操作抽…...

    2023/3/28 17:36:03
  29. java中jxl导出数据到excel的例子

    要往xls文件里面写入数据的时候需要注意的是第一要新建一个xls文件 outputstream osnew fileoutputstream("c:\\excel2.xls" ); 再建完这个文件的时候再建立工作文件 jxl.write.writableworkbook wwb workbook.createworkbook(new file(os)); 如果这个文件已经存…...

    2023/3/28 17:36:03
  30. TCP粘包问题,真的那么难懂么,为何我屡屡受挫??

    文章目录网络模型TCP层是干嘛的?TCP层的数据是如何存在的?包的概念是在那一层谈到的?为什么面试官和大家还是会谈论TCP粘包问题呢?粘包发生在那些情况下?粘包问题如何处理?无论走到哪里,都应该记…...

    2023/3/28 17:36:02