Как использовать «для l oop» для расчета точности - PullRequest
Новая
       20

Как использовать «для l oop» для расчета точности

0 голосов
/ 05 апреля 2020

Я хочу использовать для l oop, чтобы вычислить точность каждого X [:, n].

Форма X (2520, 299).

Я хочу использовать для l oop X [:, n], n = 1 ~ 299

Наконец, я хочу изобразить точность каждого n.

Как я могу исправить этот код на рассчитать точность и построить график данных? 

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

from pylmnn import LargeMarginNearestNeighbor as LMNN

# X.shape = (2520, 299)
print(X.shape) 


# I want to calculate "for loop" this part. X[:,n], n = 1~299
  # Split in training and testing set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

  # Set up the hyperparameters
k_train, k_test, n_components, max_iter = 3, 3, X.shape[1], 180

  # Instantiate the metric learner
lmnn = LMNN(n_neighbors=k_train, max_iter=max_iter, n_components=n_components)

  # Train the metric learner
lmnn.fit(X_train, y_train)

  # Fit the nearest neighbors classifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k_test)
knn.fit(lmnn.transform(X_train), y_train)

  # Compute the k-nearest neighbor test accuracy after applying the learned transformation
lmnn_acc = knn.score(lmnn.transform(X_test), y_test)
print('LMNN accuracy on test set of {} points: {:.4f}'.format(X_test.shape[0], lmnn_acc))
...