python结课作业。
- 该工程包含python的三次平时作业（work1.py、work2.py和work3.py）和结课作业（建立完整的项目，将三次平时作业集成在一个工程中，通过运行main.py按照提示输入，可以自动运行相应作业示例）。
- 每一个.py都可以单独运行。
- 每次作业的要求在对应的.py文件中。
main.py运行结果如下所示：
输入数字（1、2、3）展示相应作业示例，输入Q或q退出运行。
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我想要一个(3, 2, 2)维度的随机数据，其中每个元素的类型是(<class 'int'>, <class 'str'>, <class 'float'>, <class 'int'>)
[[[[[17, 'hbscmdc', 6.252, 41], [2, 'urphlmuuq', 56.274, 77]], [[96, 'jutoikg', 53.063, 66], [94, 'hhbebyoebp', 68.453, 64]]], [[[75, 'sjmefwpheu', 80.338, 43], [31, 'idkerhgozh', 9.679, 68]], [[52, 'oeddeesqoi', 99.597, 58], [11, 'fyraz', 91.647, 73]]], [[[14, 'qramcypc', 36.108, 1], [33, 'zqcuwmndlj', 99.619, 28]], [[66, 'zqwjshw', 64.301, 64], [87, 'opjlsn', 2.643, 4]]]]]
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我想要一个(4, 2, 2)维度的随机数据，其中每个元素的类型是(<class 'int'>, <class 'str'>, <class 'float'>)
随机生成的数据如下：
[[[[[10, 'lgmgdv', 92.483], [10, 'prjdws', 1.0]], [[1, 'vspjlrv', 49.71], [80, 'efilzvp', 12.037]]], [[[15, 'ztwdd', 39.319], [4, 'sttycrok', 14.415]], [[78, 'nzqiago', 86.111], [55, 'qhyef', 64.022]]], [[[42, 'epimksdaa', 95.089], [48, 'arnmg', 59.415]], [[29, 'exzwowtc', 58.387], [76, 'ebplyarzw', 37.054]]], [[[18, 'ncyrdrrmw', 78.556], [30, 'zltlpcelr', 72.952]], [[12, 'rjhwwl', 65.18], [61, 'jeysdff', 77.827]]]]]
正在执行RF操作...
每一个sample如下：[['10' 'lgmgdv' '92.483']
['10' 'prjdws' '1.0']
['1' 'vspjlrv' '49.71']
['80' 'efilzvp' '12.037']
['15' 'ztwdd' '39.319']
['4' 'sttycrok' '14.415']
['78' 'nzqiago' '86.111']
['55' 'qhyef' '64.022']
['42' 'epimksdaa' '95.089']
['48' 'arnmg' '59.415']
['29' 'exzwowtc' '58.387']
['76' 'ebplyarzw' '37.054']
['18' 'ncyrdrrmw' '78.556']
['30' 'zltlpcelr' '72.952']
['12' 'rjhwwl' '65.18']
['61' 'jeysdff' '77.827']]
RF方法预测的验证集标签：[0 0 0 0 0]
RF执行完毕...
通过机器学习方法得到的预测标签=[0 0 0 0 0]
真实标签=[1, 0, 0, 0, 1]
执行了ACC操作...
精度=0.6
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机器学习方法模型:
执行了SVM操作...
执行了RF操作...
执行了CNN操作...
执行了RNN操作...
精度指标操作:
执行了ACC操作...
执行了MCC操作...
执行了F1操作...
执行了RECALL操作...
我想要一个(3, 2, 2)维度的随机数据，其中每个元素的类型是(<class 'int'>, <class 'str'>, <class 'float'>, <class 'int'>)
result=[[[[[27, 'wctdlggz', 42.754, 60], [43, 'pguruvcby', 35.841, 46]], [[39, 'bgpgexap', 64.148, 49], [83, 'unnfda', 11.983, 82]]], [[[38, 'rvguu', 5.295, 98], [1, 'bdtdc', 67.216, 41]], [[63, 'lwyzszove', 40.829, 41], [65, 'acpcaesz', 59.368, 67]]], [[[100, 'mahknnuo', 20.834, 55], [40, 'jpzqfmccr', 57.224, 17]], [[8, 'ynamjxdwe', 44.468, 7], [48, 'igxeklpa', 53.035, 40]]]]]
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