开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么混淆'来自x import y'和'import x'不鼓励？

在Python中，from x import y 和 import x 混淆是很不鼓励的，原因如下：

可读性： 当使用 from x import y 时，导入过程的可读性会降低，因为需要从x导入y。而使用 import x 直接导入x，可读性更好。
命名冲突： 当使用 from x import y 时，x 和 y 之间的命名冲突可能导致程序中的错误。直接使用 import x 可以避免这种冲突。
资源消耗： 使用 from x import y 会导致多次加载x，从而增加内存和 CPU 资源的消耗。直接使用 import x 只加载一次x，这样可以节省资源。

总之，不鼓励使用 from x import y 和 import x 混淆，因为它们会影响代码的可读性、命名冲突和资源消耗。为了更好的代码结构和性能，建议使用 import x 直接导入。

推荐的腾讯云产品和相关链接如下：

腾讯云主机（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/db
腾讯云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云网络（CVM-NAT网关）：https://cloud.tencent.com/product/cvm/network
腾讯云安全（安骑士）：https://cloud.tencent.com/product/security

请注意，以上链接可能随时间而变化，请确认腾讯云官方网站获取最新信息。

相关搜索:.local(x，...)中出错:x和y不匹配 Py2app -将"from x import y“添加到setup.py 来自Security.framework的SecPKCS12Import()在OS X 10.6上失败来自x和y数据的密度分布和条形图 Gnuplot: x1y1图和x2y1图不共享相同的xtics 在Python中绘制带有自定义x和y轴的混淆矩阵？为什么np.var(x)和np.cov(x，y)会给我不同的值？为什么在这个简单的散点图中x轴向后，x和y轴没有标注？为什么圆在画布上沿x和y方向移动？在UIScrollView内部旋转UIImageView使X和Y反转。为什么？在F#中是否有C#的using T= X.Y.Z import指令的等价物？scipy.interpolate.make_interp_spline给出“x和y不兼容”错误为什么在x和y轴列选择之间使用~，而不是在R文档中看到的plot(x，y，xlab，ylab)中使用传统的plot(x，y)？为什么float数据类型对待X/Y (如5/9)和X.0/Y.0 (如5.0/9.0)不同？为什么我的GET请求中有额外的参数x和y？当x和y大小不同时，为什么网格不能正确显示为什么X和Y索引寄存器是8位的？`geom_abline()`为什么不影响x和y的比例呢？当x和y形状相同时，为什么我得到'x和y必须具有相同的第一维，但具有形状(1，)和(319，)‘？为什么np.mean(x.flatten()==y)的结果和np.mean(x==y)的结果不一样？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

不是程序员，代码也不能太丑！python官方书写规范：任何人都该了解的 pep8

我仅仅加一些空格和回车，来解释， 为什么这些缩进、命名与空间让代码成为真正的代码。...y = y, xNo: if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x 如上是 Pet Peeves 中的建议，很显然，过于松散的结构，也不利于我们阅读和看出逻辑。...= x*x + y*yc = (a+b) * (a-b)# Noi=i+1submitted +=1x = x * 2 - 1hypot2 = x * x + y * yc = (a + b) * (...为什么说 Capitalized_Words_With_Underscores “丑”呢？我觉得是信息冗余了：下划线或者大写首字母，都是用于间隔单词的，两个都使用，真的不简洁、不优雅。...3/3 读规范文档不如多读好项目最后，光说不练假把戏。在我看来，多读优秀的代码、项目，有意识地注意高手的书写规范和其怎么安排项目结构，意义远比只读 pep 8 要大很多。祝各位变得更强。

5653 0

如何通过交叉验证改善你的训练数据集？

X表示全部数据集中最原始的特征，y表示与之对应的类别标签。上面的函数将训练集和测试集按照0.3的比例划分，其中30%的数据用于测试。...from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report y_pred = model.predict (X_test) print...from sklearn.model_selection import cross_val_score print(cross_val_score(model, X, y, cv=5)) 我们将模型或者分类器...import numpy as np print(np.mean(cross_val_score(model, X, y, cv=5))) 虽然这么做计算量很大，但是交叉验证在评估模型的性能是是非常必要的...请随时对文章发表评论、批评和提出改进建议。此外，您的鼓励支持我写更多！敬请期待更多文章。

4.7K2 0

我独到的技术见解：2023年的AI伦理挑战：如何平衡AI的效率和公平

(4) 社会参与和公众意见鼓励社会各界的参与和公众的意见，包括政府、学术界、行业组织和普通公民等。通过开展公开的讨论和研讨会，收集各方的意见和建议，促进AI技术的合理应用。...3.示例代码说明以下是一个简单的示例，演示如何使用机器学习算法训练一个模型，并通过混淆矩阵评估其公平性：from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom...sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import confusion_matrix# 加载数据集X,...y = load_dataset()# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,...(X_test)# 计算混淆矩阵conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)print("Confusion Matrix:", conf_matrix)

1501 0

6大监督学习方法：实现毒蘑菇分类

(N) plt.scatter(x[:,0],x[:,1], c=label_color) plt.show() 基于17主成分下的建模这个地方自己也没有看懂：总共是22个属性，上面选取了4个特征，为什么这里是基于...model_LR.fit(X_train, y_train) 查看具体的预测效果： model_LR.score(X_test,y_pred) # 结果 1.0 # 效果很好逻辑回归下的混淆矩阵...(X_test)[:,1] y_pred = np.where(y_prob > 0.5,1,0) model_naive.score(X_test,y_pred) # 结果 1 预测值和真实值不等的数量...= model_svm.predict(X_test) # 预测值和原始标签值计算：分类准确率 metrics.accuracy_score(y_pred, y_test) # 结果 1 混淆矩阵...1, 0) model_tree.score(X_test, y_pred) # 结果 1 混淆矩阵各种评价指标的体现： ROC曲线 from sklearn.metrics import roc_curve

1.9K3 0

调整模型以减少错误预测

数据科学背景为了将这篇文章置于上下文中，让我们了解为什么要将阈值从默认的50%更改为其他数字。我们有一个最好的例子来自医疗保健行业。...X X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # y y = data.target 正如你可能已经知道或不知道的那样，这个数据集已经准备好了...# Train test split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state...这是使用标准50%阈值的混淆矩阵。..., y_pred=new_predictions) ) 观察底部左侧的单元格[true=1，pred=0，FN]，来自两个混淆矩阵。

1711 0

特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

为什么要使用特征选择你熟悉鸢尾花的数据集吗?（sklearn自带小型数据集）即使是最简单的算法也能得到如此美妙的结果，这难道不令人惊叹吗? 很抱歉让你失望了，但这是不现实的。...load_boston X, y = load_boston(return_X_y=True) feature_names = load_boston().feature_names data =...来自sklearn的f_classifmethod允许对多个数据组进行分析，以确定样本之间和样本内部的可变性，从而获得关于独立变量和从属变量之间的关系的信息。...k=5) X_new = fs.fit(X, y) 注意:之前，我们只设k=5。...但是请不要将特征提取与特征选择混淆。PCA是一种无监督的线性变换技术。

1.4K1 0

精品教学案例 | 信用卡客户违约预测

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split...from sklearn.metrics import confusion_matrix preds = clf.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test..., y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2019, shuffle=True ) 我们再次利用逻辑回归模型来训练和预测...4.2.4 混淆矩阵 preds = clf.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, preds) fig, ax = plt.subplots(ncols...由于数据存在不平衡，通过混淆矩阵可以观察到这些分类器都倾向将客户预测为不违约。

3.7K0 1

基于Python的卷积神经网络和特征提取

常规的神经网络（来自CS231n网站） ? ConvNet网络体系结构（来自CS231n网站）如你所见，ConvNets工作时伴随着3D卷积并且在不断转变着这些3D卷积。..., y_train = data[0] X_val, y_val = data[1] X_test, y_test = data[2] X_train = X_train.reshape...y_test.astype(np.uint8) return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test 正如你看到的，我们正在下载处理过的...随后，我们准备加载MNIST数据集并检验它： [py] view plaincopy X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test = load_dataset...预测和混淆矩阵现在，我们使用这个模型来预测整个测试集： [py] view plaincopy preds = net1.predict(X_test) 我们还可以绘制一个混淆矩阵来检查神经网络的分类性能

1.3K4 0

3. 分类（MNIST手写数字预测）

数据集拆分 MNIST 数据集已经事先被分成了一个训练集（前 60000 张图片）和一个测试集（最后 10000 张图片） X_train, x_test, y_train, y_test = X[:60000...这证明了为什么精度通常来说不是一个好的性能度量指标，特别是当你处理有偏差的数据集，比方说其中一些类比其他类频繁得多 4.2 准确率、召回率精度不是一个好的性能指标混淆矩阵（准确率、召回率） #...混淆矩阵 from sklearn.model_selection import cross_val_predict y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf,...[:25]), images_per_row=5) plt.show() 原因：3 和 5 的不同像素很少，所以模型容易混淆 ?...所以，减轻 3、5 混淆的一个方法是对图片进行预处理，确保它们都很好地中心化和不过度旋转。这同样很可能帮助减轻其他类型的错误。

1.4K2 0

检测假新闻：比较不同的分类方法的准确率

,X_test,y_train,y_test = train_test_split(data['text'], data.target, test_size=0.2, random_state=42)...(y_test, prediction)*100,2))) 准确率是98.76%，混淆矩阵如下: cm = metrics.confusion_matrix(y_test, prediction) plot_confusion_matrix...(y_test, prediction)*100,2))) 准确率是99.71 ，混淆矩阵如下: cm = metrics.confusion_matrix(y_test, prediction)..., y_train) prediction = model.predict(X_test) print("accuracy: {}%".format(round(accuracy_score(y_test..., prediction)*100,2))) 准确率是98.98 % ，混淆矩阵如下: cm = metrics.confusion_matrix(y_test, prediction) plot_confusion_matrix

1.5K3 0

（数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

本篇就将对常见的特征选择方法的思想及Python的实现进行介绍；二、方法综述 2.1 去除方差较小的变量这种方法针对离散型变量进行处理，例如，有变量X，其每个取值来自伯努利分布，即每一个样本的观测值为...'''导入数据''' iris = load_iris() '''为分类标签和自变量进行赋值''' X, y = iris.data, iris.target print('筛选之前：') '''特征筛选之前的自变量数据集形状...（不删除变量）''' pre_ = estimator.fit(X_train,y_train).predict(X_test) '''打印混淆矩阵''' print('递归特征删减前：') print...（不删除变量）''' pre_ = estimator.fit(X_train,y_train).predict(X_test) '''打印混淆矩阵''' print('递归特征删减前：') print...'''打印混淆矩阵''' print('递归特征删减后：') print(cm(y_test,pre)) 运行结果： ?

1.5K9 0

Importing Python Mod

原文：http://effbot.org/zone/import-confusion.htm 简介 import 和 from-import 对于Python新手经常带来严重的混淆，不过相信大家一旦清楚它们的实现机理后就不会对使用他们有任何困惑了...常见的例子是Tkinter，其被设计为仅向当前命名空间添加widget classes和相关的常量。如果使用import Tkinter会使你的代码可读性很差，故通常不推荐这样做。...在这种情况下，from-import起到的作用很像简化的import，而且没有什么命名混淆的风险。在执行前不清楚module的名字。...当Python到import Y这一行声明时，它加载Y的代码并转而执行Y的代码。此时，Python已经在sys.modules中加载了X和Y。...这个问题和使用from-import无关，即使换用import也会如此： # module Y import X X.spam() # doesn't work either:

7122 0

3大树模型实战乳腺癌预测分类

导入数据数据是来自UCI官网 # 来自uci df = pd.read_table("breast-cancer.data", sep=",",...[:,-1] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split...0-1分类 y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0) dt.score(X_test, y_pred) Out[40]: 1.0 In [41]: # 混淆矩阵 confusion_matrix...[47]: # 混淆矩阵 confusion_matrix(y_test, y_pred) Out[47]: array([[31, 6], [14, 28]]) In [48]:...: 1.0 In [53]: # 混淆矩阵 confusion_matrix(y_test, y_pred) Out[53]: array([[32, 5], [24, 18]]) In

4953 0

机器学习中样本不平衡，怎么办？

安全样本safe, 所有的最近邻样本都来自于同一个类。...如模型中的参数class_weight:{dic,'balanced'} 分类模型评价指标混淆矩阵代码： >>> from sklearn import metrics >>> metrics.confusion_matrix...(y_true, y_pred) 参数: y_true 真实的label，一维数组格式，列名 y_pred 模型预测的label，一维数组，行名 labels 默认不指定，此时y_true、y_pred...，列名 y_pred 模型预测的label，一维数组，行名 labels 默认不指定，此时y_true、y_pred取并集，升序，做label sample_weight 样本权重 target_names...import roc_auc_score >>> X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True) >>> clf = LogisticRegression(solver

2.9K2 0

keras训练曲线,混淆矩阵,CNN层输出可视化实例

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax...随机划分训练集和测试集一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test...但填0或不填，每次都会不一样。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。...['label'] test_y= test_y['label'] plot_confusion_matrix.py（混淆矩阵实现实例） print(__doc__) import numpy as...set X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) # Run classifier, using

1.3K2 0

机器学习：Python测试线性可分性的方法

线性和非线性技术的决策是基于数据科学家所知道的最终目标,他们愿意接受的错误,平衡模型复杂性和泛化,偏见方差权衡等等。这篇文章的灵感来自于线性可分性问题的研究论文，论文地址如下： 1....简而言之，凸包代表了一组数据点(类)的外边界，这就是为什么有时它被称为凸包。当测试线性可分性时使用凸包的逻辑是相当直接的，可以这样说: 如果X和Y的凸包的交点是空的，那么两个类X和Y是线性可分的。...(x, y) predicted = perceptron.predict(x) 为了更好地理解结果，我们将绘制混淆矩阵和决策边界。...ListedColormap plt.clf() X_set, y_set = x, y X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min(...'TP']] for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j,i, str(s[i][j])+" = "+str(cm[i][j])) 下面是混淆矩阵和决策边界的图

3.4K6 0

Python实现固定效应回归模型实现因果关系推断

关联意味着x和y沿相同或相反的方向一起移动。因果关系应满足以下三个经典条件： x必须在y之前发生 x必须与y相关 x和y之间的关系不能用其他原因解释。从相关性推断因果关系是一件很难的事 ?...实际上，炎热的夏天是冰淇淋销售量增加和鲨鱼袭击增加的驱动力。混杂因素（Confounding Factor）：冰淇淋销售量x和鲨鱼袭击次数y都受夏季热量，混杂因素z的驱动，如图（B）所示。...图（B）：混杂因素内生性：如果存在一个混杂因素可以解释x和y之间的关系，则x是内生的。x和y之间的相关性也无法解释或毫无意义。您能说冰淇淋销售与鲨鱼袭击之间存在正相关关系吗？...有趣的是，在Python中使用Pandas模块时，您可能会奇怪为什么开发人员将其称为“ Pandas”-非常可爱！实际上，它来自“面板数据”。 ?...假设我们从上面的方程式中省略了Z_it和W_i，而仅将y_it回归到x_it上。我们知道婚姻状况（x_it），年龄（Z_it）和种族（W_i）很可能相关。

4.7K4 1

机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析

1.2 为什么需要混淆矩阵？全面性评估：准确度（Accuracy）通常是人们首先关注的指标，但它可能掩盖模型在特定类别上的不足。混淆矩阵能提供更全面的信息。...import numpy as np # 假设y_true是真实标签，y_pred是模型预测标签 y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]) y_pred = np.array...import torch import torch.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix # 假设logits...: x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化模型、优化器和损失函数 model =...from sklearn.metrics import confusion_matrix # 假设y_test是测试集的真实标签，y_pred是模型的预测标签 y_test = np.array([1

2.2K3 1

卷积神经网络常用模型_keras 卷积循环多分类

每个神经元接受来自前一层神经元的输入，并通过权重和非线性将它们组合起来。与普通神经网络中每个神经元与前一层的所有神经元连接不同，CNN中的每个神经元只与前一层的少数神经元局部连接。...我们将原始的数据集划分为训练集和测试集： # 划分训练集，测试集 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y_onehot, test_size...#显示混淆矩阵 plot_confuse(estimator.model, X_test, Y_test) 当然也需要我们自己写出来： # 混淆矩阵定义 def plot_confusion_matrix...result.std())) # 显示混淆矩阵 def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val...label:\n " + str(predicted_label)) #显示混淆矩阵 plot_confuse(estimator.model, X_test, Y_test) # 可视化卷积层 #

4512 0

为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗

(1000, 10, n_informative=5, class_sep=0.4) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,...，并通过混淆矩阵评估性能: # predict on the test set y_pred = clf.predict(X_test) # plot confusion matrix cm_dot_five...= ConfusionMatrix(y_test, y_pred) cm_dot_five 混淆矩阵总结了模型在四个区域的性能: 我们希望在左上和右下象限中获得尽可能多的观察值(从测试集)，因为这些是我们的模型得到正确的观察值...(X_test) 我们可以通过设置一个较低的阈值(即标记更多的帖子为有害的)来让我们的分类器更具侵略性，并创建一个新的混淆矩阵: cm_dot_four = ConfusionMatrix(y_score...以上图片来自维基百科，可以很好的说明这两个指标是如何计算的，精确度和召回率都是比例关系，所以它们都是0比1的比例。

1.6K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭