ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类
2024-04-24 06:23:06
ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类
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核心代码
for ixval in range(nxval):idxTest = [a for a in range(nrow) if a%nxval == ixval%nxval]idxTrain = [a for a in range(nrow) if a%nxval != ixval%nxval]xTrain = numpy.array([xNormalized[r] for r in idxTrain])xTest = numpy.array([xNormalized[r] for r in idxTest])yTrain = [yNormalized[r] for r in idxTrain]yTest = [yNormalized[r] for r in idxTest]labelsTest = [labels[r] for r in idxTest]models = []lenTrain = len(yTrain)lenTest = nrow - lenTrainfor iModel in range(nlabels):yTemp = numpy.array([yTrain[j][iModel] for j in range(lenTrain)])models.append(enet_path(xTrain, yTemp,l1_ratio=1.0, fit_intercept=False, eps=0.5e-3, n_alphas=nAlphas , return_models=False))for iStep in range(1,nAlphas):#Assemble the predictions for all the models, find largest prediction and calc errorallPredictions = []for iModel in range(nlabels):_, coefs, _ = models[iModel]predTemp = list(numpy.dot(xTest, coefs[:,iStep]))predUnNorm = [(predTemp[j]*ySD[iModel] + yMeans[iModel]) for j in range(len(predTemp))]allPredictions.append(predUnNorm)predictions = []for i in range(lenTest):listOfPredictions = [allPredictions[j][i] for j in range(nlabels) ]idxMax = listOfPredictions.index(max(listOfPredictions))if labelList[idxMax] != labelsTest[i]:misClass[iStep] += 1.0ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类相关推荐
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