波士顿房价预测案例(python scikit-learn)---多元线性回归(多角度实验分析)
波士顿房价预测案例(python scikit-learn)—多元线性回归(多角度实验分析)
这次实验,我们主要从以下几个方面介绍:
一、相关框架介绍
二、数据集介绍
三、实验结果-优化算法对比实验,数据标准化对比实验,正则化对比试验,多项式回归degree对比实验,岭回归alpha敏感度实验
一、相关框架介绍
Scikit-learn(全称:Simple and Efficient Tools for Machine Learning,意为“简单高效的机器学习工具”)是一个开源的Python机器学习库,它提供了简单而高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。
Scikit-learn主要特点包括:丰富的算法库、易于使用、高效的性能、数据预处理和特征选择、模型评估和选择、可扩展性、社区支持。
二、数据集介绍
2.1数据集来源
波士顿房价数据集是一个著名的数据集,它在机器学习和统计分析领域中被广泛用于回归问题的实践和研究。这个数据集包含了美国马萨诸塞州波士顿郊区的房价信息,这些信息是由美国人口普查局收集的。
该数据集共包括507行数据,十三列特征,外加一列标签。
2.2数据集特征
数据集的特征:
CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例
INDUS: 每个城镇非零售业务的比例 CHAS: 查尔斯河虚拟变量(如果是河道,则为1;否则为0)
NOX: 一氧化氮浓度(每千万份) RM: 每间住宅的平均房间数
AGE: 1940年以前建造的自住单位比例 DIS: 波士顿的五个就业中心加权距离
RAD: 径向高速公路的可达性指数 TAX: 每10,000美元的全额物业税率
PTRATIO: 城镇的学生与教师比例 B: 1000(Bk - 0.63)^ 2,其中Bk是城镇黑人的比例
LSTAT: 人口状况下降% MEDV: 自有住房的中位数报价, 单位1000美元
三、实验结果-优化算法对比实验,数据标准化对比实验,正则化对比试验,多项式回归degree对比实验,岭回归alpha敏感度实验
3.1 优化算法对比实验
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge,Lasso
X = boston.data
y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
ss="StandardScaler"
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
X_test = ss_X.transform(X_test)y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():lr = LinearRegression()# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。sgdr = SGDRegressor()# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)ridge = Ridge(alpha=10)# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)# Lassolasso = Lasso(alpha=0.01)# 使用训练数据进行参数估计。lasso.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lasso_y_predict = lasso.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='LinearRegression')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="SGDRegressor")#plt.bar(nmse_x,model3,width=width, color="saddlebrown",label="ridge-alpha=10")#plt.bar(mae_x,model4,width=width, color="red",label="lasso-alpha=0.01")plt.title("lr,sdgr+"+ss+"性能对比图")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#plt.text(nmse_x[i],model3[i], model3[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#plt.text(mae_x[i],model4[i], model4[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()#coding=gbk;def plot_line(X,y,model,name):#--------------------------------------------------------------#z是我们生成的等差数列,用来画出线性模型的图形。z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,ss_y.inverse_transform(model.predict(ss_X.transform(X)).reshape(len(X),-1)),c="orange",edgecolors='k')plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]
plot_line(X,y,lr,'LinearRegression+'+ss)
plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor+'+ss)
#plot_line(X,y,lasso,'lasso'+ss)
#plot_line(X,y,ridge,'ridge'+ss)
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4])
3.2 数据标准化对比实验
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge,Lasso
X = boston.data
y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
ss="StandardScaler"
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
X_test = ss_X.transform(X_test)y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():lr = LinearRegression()# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。sgdr = SGDRegressor()# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)ridge = Ridge(alpha=10)# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)# Lassolasso = Lasso(alpha=0.01)# 使用训练数据进行参数估计。lasso.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lasso_y_predict = lasso.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='LinearRegression')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="SGDRegressor")#plt.bar(nmse_x,model3,width=width, color="saddlebrown",label="ridge-alpha=10")#plt.bar(mae_x,model4,width=width, color="red",label="lasso-alpha=0.01")plt.title("lr,sdgr+"+ss+"性能对比图")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#plt.text(nmse_x[i],model3[i], model3[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#plt.text(mae_x[i],model4[i], model4[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()#coding=gbk;def plot_line(X,y,model,name):#--------------------------------------------------------------#z是我们生成的等差数列,用来画出线性模型的图形。z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,ss_y.inverse_transform(model.predict(ss_X.transform(X)).reshape(len(X),-1)),c="orange",edgecolors='k')plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]
plot_line(X,y,lr,'LinearRegression+'+ss)
plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor+'+ss)
#plot_line(X,y,lasso,'lasso'+ss)
#plot_line(X,y,ridge,'ridge'+ss)
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4])
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge, RidgeCV
X = boston.data
print(X.min(axis=0))
print(X.max(axis=0))y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
# X_train = ss_X.fit_transform(X_train
# X_test = ss_X.transform(X_test)
y_train = y_train.reshape(-1, 1)
y_test = y_test.reshape(-1, 1)# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():lr = LinearRegression()# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。sgdr = SGDRegressor()# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)ridge = Ridge(alpha=10)# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(y_test, lr_y_predict)print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(y_test, lr_y_predict)print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='LinearRegression')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="SGDRegressor")# plt.bar(nmse_x,nmse,width=width, color="saddlebrown",label="mse")# plt.bar(mae_x,maes,width=width, color="red",label="mae")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)# plt.text(nmse_x[i],nmse[i], nmse[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)# plt.text(mae_x[i],maes[i], maes[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()def plot_line(X,y,model,name):#--------------------------------------------------------------#z是我们生成的等差数列,用来画出线性模型的图形。z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,model.predict(X),c="orange",edgecolors='k')print(model.predict(X))plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()
lr,sgdr,ridge,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr,]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]plot_line(X,y,lr,'LinearRegression')
plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor')
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4])
3.3 正则化对比试验
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge,Lasso
X = boston.data
y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
ss="StandardScaler"
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
X_test = ss_X.transform(X_test)y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():lr = LinearRegression()# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。sgdr = SGDRegressor()# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)ridge = Ridge(alpha=10)# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)# Lassolasso = Lasso(alpha=0.01)# 使用训练数据进行参数估计。lasso.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lasso_y_predict = lasso.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2,model3,model4):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='LinearRegression')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="SGDRegressor")plt.bar(nmse_x,model3,width=width, color="saddlebrown",label="ridge-alpha=10")plt.bar(mae_x,model4,width=width, color="red",label="lasso-alpha=0.01")plt.title("lr,sdgr,lasso,ridge+"+ss+"性能对比图")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(nmse_x[i],model3[i], model3[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mae_x[i],model4[i], model4[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()#coding=gbk;def plot_line(X,y,model,name):z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,ss_y.inverse_transform(model.predict(ss_X.transform(X)).reshape(len(X),-1)),c="orange",edgecolors='k')plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr,ridge,lasso]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]
plot_line(X,y,lr,'LinearRegression+'+ss)
plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor'+ss)
plot_line(X,y,lasso,'lasso'+ss)
plot_line(X,y,ridge,'ridge'+ss)
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4],results[2][1:4],results[3][1:4])
3.4多项式回归degree对比实验
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge,Lasso
X = boston.data
y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
ss="StandardScaler"
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
X_test = ss_X.transform(X_test)
y_train[0]=y_train[0]+300
y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():poly_reg = PolynomialFeatures(degree=1)# 数据转换 x0-->1 x1-->x x2-->x^2 x3-->x^3x_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)# 建模#lin_reg = LinearRegression().fit(x_poly, y_data)lr = LinearRegression().fit(x_poly, y_train[:,0])# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)# 数据转换 x0-->1 x1-->x x2-->x^2 x3-->x^3x_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)sgdr = LinearRegression().fit(x_poly, y_train[:,0])# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)poly_reg = PolynomialFeatures(degree=3)# 数据转换 x0-->1 x1-->x x2-->x^2 x3-->x^3x_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)ridge = LinearRegression().fit(x_poly, y_train[:,0])# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)# Lassopoly_reg = PolynomialFeatures(degree=4)# 数据转换 x0-->1 x1-->x x2-->x^2 x3-->x^3x_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)lasso = LinearRegression().fit(x_poly, y_train[:,0])# 使用训练数据进行参数估计。lasso.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lasso_y_predict = lasso.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2,model3,model4):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='ploy-degree=1')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="ploy-degree=2")plt.bar(nmse_x,model3,width=width, color="saddlebrown",label="ploy-degree=3")plt.bar(mae_x,model4,width=width, color="red",label="ploy-degree=4")plt.title("不同degree多项式回归+"+ss+"性能对比图")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(nmse_x[i],model3[i], model3[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mae_x[i],model4[i], model4[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()#coding=gbk;def plot_line(X,y,model,name):#--------------------------------------------------------------#z是我们生成的等差数列,用来画出线性模型的图形。z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,ss_y.inverse_transform(model.predict(ss_X.transform(X)).reshape(len(X),-1)),c="orange",edgecolors='k')plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr,ridge,lasso]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]
#plot_line(X,y,lr,'LinearRegression+'+ss)
#plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor'+ss)
#plot_line(X,y,lasso,'lasso'+ss)
#plot_line(X,y,ridge,'ridge'+ss)
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4],results[2][1:4],results[3][1:4])
截图:
3.5 岭回归alpha敏感度实验
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房价数据存储在变量 boston 中。
boston = load_boston()
# 输出数据描述。
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 参数设置import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题# 从sklearn.cross_validation 导入数据分割器。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入 numpy 并重命名为 np。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge,Lasso
X = boston.data
y = boston.target
# 随机采样 25% 的数据构建测试样本,其余作为训练样本。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33, test_size=0.25)
# 分析回归目标值的差异。print("The max target value is", np.max(boston.target))
print("The min target value is", np.min(boston.target))
print("The average target value is", np.mean(boston.target))# 从 sklearn.preprocessing 导入数据标准化模块。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import Normalizer
# 分别初始化对特征和目标值的标准化器。
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
ss="StandardScaler"
# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理。
X_train = ss_X.fit_transform(X_train)
X_test = ss_X.transform(X_test)
y_train[0]=y_train[0]+300
y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从 sklearn.linear_model 导入 LinearRegression。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 使用默认配置初始化线性回归器 LinearRegression。def train_model():lr = Ridge(alpha=2)# 使用训练数据进行参数估计。lr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lr_y_predict = lr.predict(X_test)# 从 sklearn.linear_model 导入 SGDRegressor。from sklearn.linear_model import SGDRegressor# 使用默认配置初始化线性回归器 SGDRegressor。sgdr = Ridge(alpha=5)# 使用训练数据进行参数估计。sgdr.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。sgdr_y_predict = sgdr.predict(X_test)ridge = Ridge(alpha=10)# 使用训练数据进行参数估计。ridge.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。ridge_y_predict = ridge.predict(X_test)# Lassolasso =Ridge(alpha=15)# 使用训练数据进行参数估计。lasso.fit(X_train, y_train[:,0])# 对测试数据进行回归预测。lasso_y_predict = lasso.predict(X_test)return lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predictdef evaluate(X_test,y_test,lr_y_predict,model):
# 使用 LinearRegression 模型自带的评估模块,并输出评估结果。nmse=model.score(X_test, y_test)print('The value of default measurement of LinearRegression is',nmse )# 从 sklearn.metrics 依次导入 r2_score、mean_squared_error 以及 mean_absoluate_error 用于回归性能的评估。from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error# 使用 r2_score 模块,并输出评估结果。r2=r2_score(y_test, lr_y_predict)print('The value of R-squared of LinearRegression is',r2 )# 使用 mean_squared_error 模块,并输出评估结果。#print(y_test)lr_y_predict=lr_y_predict.reshape(len(lr_y_predict),-1)#print(lr_y_predict)#print(mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict)))mse=mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean squared error of LinearRegression is',mse)# 使用 mean_absolute_error 模块,并输出评估结果。mae= mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(lr_y_predict))print('The mean absoluate error of LinearRegression is', mae)return round(nmse,2),round(r2,2),round(mse,2),round(mae,2)def plot(model1,model2,model3,model4):
# 数据classes = [ 'r2', 'mse', 'mae']# r2s = [87, 85, 89, 81, 78]# mess = [85, 98, 84, 79, 82]# nmse = [83, 85, 82, 87, 78]# 将横坐标班级先替换为数值x = np.arange(len(classes))width = 0.2r2s_x = xmess_x = x + widthnmse_x = x + 2 * widthmae_x = x + 3 * width# 绘图plt.bar(r2s_x, model1, width=width, color='gold', label='ridge-alpha=2')plt.bar(mess_x,model2,width=width,color="silver",label="ridge-alpha=5")plt.bar(nmse_x,model3,width=width, color="saddlebrown",label="ridge-alpha=10")plt.bar(mae_x,model4,width=width, color="red",label="ridge-alpha=15")plt.title("不同alpha-ridge+"+ss+"性能对比图")#将横坐标数值转换为班级plt.xticks(x + width, classes)#显示柱状图的高度文本for i in range(len(classes)):plt.text(r2s_x[i],model1[i], model1[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mess_x[i],model2[i], model2[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(nmse_x[i],model3[i], model3[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)plt.text(mae_x[i],model4[i], model4[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)#显示图例plt.legend(loc="upper right")plt.show()#coding=gbk;def plot_line(X,y,model,name):#--------------------------------------------------------------#z是我们生成的等差数列,用来画出线性模型的图形。z=np.linspace(0,50,200).reshape(-1,1)plt.scatter(y,ss_y.inverse_transform(model.predict(ss_X.transform(X)).reshape(len(X),-1)),c="orange",edgecolors='k')plt.plot(z,z,c="k")plt.xlabel('y')plt.ylabel("y_hat")plt.title(name)plt.show()lr,sgdr,ridge,lasso,lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict=train_model()models=[lr,sgdr,ridge,lasso]
r2s=[]
mess=[]
maes=[]
nmse=[]
results=[]
plot_line(X,y,lr,'LinearRegression+'+ss)
plot_line(X,y,sgdr,'SGDRegressor'+ss)
plot_line(X,y,lasso,'lasso'+ss)
plot_line(X,y,ridge,'ridge'+ss)
print("sgdr_y_predict")
print(sgdr_y_predict)predicts=[lr_y_predict,sgdr_y_predict,ridge_y_predict,lasso_y_predict]
i=0
for model in models:result=evaluate(X_test,y_test,predicts[i],model)i=i+1results.append(result)# r2s.append(result[1])# mess.append(result[2])# maes.append(result[3])# nmse.append(result[0])#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
print(results)#evaluate(X_test,y_test,sgdr_y_predict,sgdr)
plot(results[0][1:4],results[1][1:4],results[2][1:4],results[3][1:4])
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外包干了3天,技术退步明显.......
先说一下自己的情况,大专生,19年通过校招进入杭州某软件公司,干了接近4年的功能测试,今年年初,感觉自己不能够在这样下去了,长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落! 而我已经在一个企业干了四年的功能测…...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句,它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法,不需要安装任何软件。 链接如下: sqliteviz 注意: 在转写SQL语法时,关键字之间有一个特定的顺序,这个顺序会影响到…...

自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...

Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)
以下是一个完整的 Angular 微前端示例,其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用(Shell)与子应用(Remote)的集成。 🛠️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...
C语言中提供的第三方库之哈希表实现
一. 简介 前面一篇文章简单学习了C语言中第三方库(uthash库)提供对哈希表的操作,文章如下: C语言中提供的第三方库uthash常用接口-CSDN博客 本文简单学习一下第三方库 uthash库对哈希表的操作。 二. uthash库哈希表操作示例 u…...
Python第七周作业
Python第七周作业 文章目录 Python第七周作业 1.使用open以只读模式打开文件data.txt,并逐行打印内容 2.使用pathlib模块获取当前脚本的绝对路径,并创建logs目录(若不存在) 3.递归遍历目录data,输出所有.csv文件的路径…...
【题解-洛谷】P10480 可达性统计
题目:P10480 可达性统计 题目描述 给定一张 N N N 个点 M M M 条边的有向无环图,分别统计从每个点出发能够到达的点的数量。 输入格式 第一行两个整数 N , M N,M N,M,接下来 M M M 行每行两个整数 x , y x,y x,y,表示从 …...
02-性能方案设计
需求分析与测试设计 根据具体的性能测试需求,确定测试类型,以及压测的模块(web/mysql/redis/系统整体)前期要与相关人员充分沟通,初步确定压测方案及具体的性能指标QA完成性能测试设计后,需产出测试方案文档发送邮件到项目组&…...
Docker环境下安装 Elasticsearch + IK 分词器 + Pinyin插件 + Kibana(适配7.10.1)
做RAG自己打算使用esmilvus自己开发一个,安装时好像网上没有比较新的安装方法,然后找了个旧的方法对应试试: 🚀 本文将手把手教你在 Docker 环境中部署 Elasticsearch 7.10.1 IK分词器 拼音插件 Kibana,适配中文搜索…...