#14 第12周作业

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs和from sklearn.datasets import make_blobs一样吗，为啥实践第二题里是后者 ，书上都是前者

make_blobs()中没提到的参数是可以不写吗？{实践第二题}

FileNotFoundError: File b'\xe9\x85\x8d\xe5\xa5\x97\xe8\xb5\x84\xe6\xba\x90/\xe7\xac\xac\xe4\xba\x94\xe7\xab\xa0/diabetes.csv' does not exist

第一题导入的时候出现这个问题怎么办嘞

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs和from sklearn.datasets import make_blobs一样吗，为啥实践第二题里是后者 ，书上都是前者

一样的，samples_generator相当于sklearn中的datasets库的一个小库

make_blobs()中没提到的参数是可以不写吗？{实践第二题}

利用make_blobs函数生成150个样本数据，特征数为2的数据，只需要写两个对应的参数就可以了

FileNotFoundError: File b'\xe9\x85\x8d\xe5\xa5\x97\xe8\xb5\x84\xe6\xba\x90/\xe7\xac\xac\xe4\xba\x94\xe7\xab\xa0/diabetes.csv' does not exist

第一题导入的时候出现这个问题怎么办嘞

很明显，没找到文件，检查一下路径对不对。

请问p229-p230关于表5-2-1的step1计算数据点（5，4）与样本数据点距离时，默认计算欧氏距离，那么与X1和X4的距离是否计算错误，正确应该分别是5和1才对

FileNotFoundError: File b'\xe9\x85\x8d\xe5\xa5\x97\xe8\xb5\x84\xe6\xba\x90/\xe7\xac\xac\xe4\xba\x94\xe7\xab\xa0/diabetes.csv' does not exist

第一题导入的时候出现这个问题怎么办嘞
自己存到一个自己知道路径的地方，把路径改对

请问p229-p230关于表5-2-1的step1计算数据点（5，4）与样本数据点距离时，默认计算欧氏距离，那么与X1和X4的距离是否计算错误，正确应该分别是5和1才对

嗯，对，看来是教材的错误@liuyao928_163_com

实践一给的素材里是不是训练之后少了预测y_predict(...)

第二题的特征数为2是什么意思？是随机数种子是2吗还是cluster—std是2

实践一给的素材里是不是训练之后少了预测y_predict(...)

+1

第二题的特征数为2是什么意思？是随机数种子是2吗还是cluster—std是2

n_features=2

实践一给的素材里是不是训练之后少了预测y_predict(...)

加一
但是写过一次这句之后再删除好像又不会报错？

sy5-2-1的素材里是不是少了一行用来定义y_predict?

有同学知道这是为什么吗，不知道往哪改

第二题的特征数为2是什么意思？是随机数种子是2吗还是cluster—std是2

n_features=2
看到了，谢谢

第二题的特征数为2是什么意思？是随机数种子是2吗还是cluster—std是2

n_features=2

那随机数种子和标准差还需要改吗

make_blobs中的特征数是哪个参数啊

随机数和标准差都是什么意思呢

第二题每次run出来精确度都是1？

make_blobs中的特征数是哪个参数啊
n_features

The accuracy of K-Nearest Neighbor Classifier is 0.7402597402597403
precision recall f1-score support

       0       0.78      0.85      0.81       103
       1       0.63      0.51      0.57        51

micro avg 0.74 0.74 0.74 154
macro avg 0.71 0.68 0.69 154
weighted avg 0.73 0.74 0.73 154

打出来结果是这样吗？

随机数和标准差都是什么意思呢

课本P231

sy5-2-1的素材自己定义一下y_predict，给出的素材只是参考，不需要完全一句不差按照素材完成。

有同学知道这是为什么吗，不知道往哪改

加个shuffle=False？

make_blobs函数里 random_state 和 cluster_std 啥意思啊，还是不太理解

make_blobs中的特征数是哪个参数啊

p231页对函数原型的解释里不是有吗？

make_blobs函数里 random_state 和 cluster_std 啥意思啊，还是不太理解
random_state指定随机生成器的种子，保证程序每次运行的训练机和测试集相同；cluster_std指定数据集的标准差

第二题的特征数为2是什么意思？是随机数种子是2吗还是cluster—std是2
应该是n_features=2,指定样本特征数量

这个正常吗

random_state 这个参数在第九周作业里出现过，知道作用就可以了。
random_state相当于random.seed()，这个函数具体怎么实现，不用太关心，只需要知道，模型的构建、数据集的生成、数据集的拆分都是一个随机的过程，这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则，同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。这样做也是为了方便调参。

这是对的吗。。。

这个正常吗

我也
还有accuracy=1.0

有同学知道这是为什么吗，不知道往哪改

加个shuffle=False？
改好了，应该跟那个没关系，加一句y_predict = knc.predict(X_test) 定义一下y——predict就好了

这是对的吗。。。

同问，不太明白第3题是什么意思

这是对的吗。。。

只是读了一下数据，展示了出来

这是对的吗。。。

同问，不太明白第3题是什么意思

是训练它形成手写模型吗 hhh

这个正常吗

我也
还有accuracy=1.0

正常吧，只能说预测结果很棒了！

这是对的吗。。。

同问，不太明白第3题是什么意思

是训练它形成手写模型吗 hhh

不是对sklearn中的手写数字进行分类分析吗hhh

FileNotFoundError: File b'\xe9\x85\x8d\xe5\xa5\x97\xe8\xb5\x84\xe6\xba\x90/\xe7\xac\xac\xe4\xba\x94\xe7\xab\xa0/diabetes.csv' does not exist

第一题导入的时候出现这个问题怎么办嘞

根据属性里的新地址改一下

第一题的模型训练是什么呀？y——predict在哪里定义？

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0
1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

这是对的吗。。。 我也是这样

这个正常吗

我也
还有accuracy=1.0

我只有0 1 没有2，请问有人知道是为什么吗

sy5-2-3出现的图像只是从库里读了出来，所以每个人都是一样的，因为库里就是那个样子的。

第一题的模型训练是什么呀？y——predict在哪里定义？

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0
1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

改好了，但为什么是y_predict=knc.predict(X_test)，不是y_predict=knc.predict(Y_test)呀

python123上第六题“一下”应该是“以下”

这个正常吗

我也
还有accuracy=1.0

我好像多run了几次就像样了

第一题的模型训练是什么呀？y——predict在哪里定义？

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0
1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

改好了，但为什么是y_predict=knc.predict(X_test)，不是y_predict=knc.predict(Y_test)呀
应该是用x的测试集得到y的预测值？

第一题的模型训练是什么呀？y——predict在哪里定义？

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0
1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

改好了，但为什么是y_predict=knc.predict(X_test)，不是y_predict=knc.predict(Y_test)呀
应该是用x的测试集得到y的预测值？
X是特征集，Y是标签集，是通过特征集进行预测的

n_features: 指特征的数量

我理解的是分类时函数会选择几个特征点，如果选择的特征数量多，分类拟合以及预测效果肯定就好，甚至会出现过拟合的现象，如果选择的特征数量少，预测效果相对较差。

p231页头一行里c=Y是什么意思？