Вы не можете выбрать более 25 тем
Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
107 строки
3.4 KiB
Python
107 строки
3.4 KiB
Python
import numpy as np
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
import joblib
|
|
|
|
from sklearn.datasets import load_iris
|
|
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
|
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
|
|
from sklearn.decomposition import PCA
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 1. ЗАГРУЗКА ДАННЫХ
|
|
# ============================
|
|
iris = load_iris()
|
|
X = iris.data
|
|
y = iris.target
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 2. РАЗБИЕНИЕ НА ОБУЧАЮЩУЮ И ТЕСТОВУЮ ВЫБОРКИ
|
|
# ============================
|
|
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
|
|
X, y, test_size=0.3, random_state=42
|
|
)
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 3. ЗАГРУЗКА ЛУЧШЕЙ МОДЕЛИ
|
|
# ============================
|
|
model = joblib.load("best_model.pkl")
|
|
print("Модель загружена из файла best_model.pkl")
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 4. ОБУЧЕНИЕ НА ТРЕНИРОВОЧНОЙ ВЫБОРКЕ
|
|
# ============================
|
|
model.fit(X_train, y_train)
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 5. ПРЕДСКАЗАНИЯ
|
|
# ============================
|
|
y_pred = model.predict(X_test)
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 6. МЕТРИКИ КАЧЕСТВА
|
|
# ============================
|
|
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
|
|
precision = precision_score(y_test, y_pred, average="macro")
|
|
recall = recall_score(y_test, y_pred, average="macro")
|
|
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average="macro")
|
|
|
|
print("\nМЕТРИКИ КАЧЕСТВА (ПУНКТ 4):")
|
|
print("Accuracy:", accuracy)
|
|
print("Precision:", precision)
|
|
print("Recall:", recall)
|
|
print("F1-score:", f1)
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 7. PCA ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
|
|
# ============================
|
|
pca = PCA(n_components=2)
|
|
X_test_2d = pca.fit_transform(X_test)
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 8. ГРАФИК 1 — ИСТИННЫЕ МЕТКИ
|
|
# ============================
|
|
plt.figure()
|
|
plt.scatter(X_test_2d[:, 0], X_test_2d[:, 1])
|
|
plt.title("Тестовая выборка — ИСТИННЫЕ МЕТКИ")
|
|
plt.xlabel("Компонента 1")
|
|
plt.ylabel("Компонента 2")
|
|
plt.grid(True)
|
|
plt.savefig("4_true_labels.png", dpi=300)
|
|
plt.show()
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 9. ГРАФИК 2 — МЕТКИ ИЗ ПУНКТА 2 (БЕЗ GridSearch)
|
|
# ============================
|
|
# Их можно восстановить повторным обучением обычной LogisticRegression
|
|
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
|
|
|
|
base_model = LogisticRegression(max_iter=1000)
|
|
base_model.fit(X_train, y_train)
|
|
y_pred_base = base_model.predict(X_test)
|
|
|
|
plt.figure()
|
|
plt.scatter(X_test_2d[:, 0], X_test_2d[:, 1])
|
|
plt.title("Тестовая выборка — ПРЕДСКАЗАНИЯ (пункт 2)")
|
|
plt.xlabel("Компонента 1")
|
|
plt.ylabel("Компонента 2")
|
|
plt.grid(True)
|
|
plt.savefig("4_pred_labels_p2.png", dpi=300)
|
|
plt.show()
|
|
|
|
# ============================
|
|
# 10. ГРАФИК 3 — МЕТКИ ИЗ ПУНКТА 4 (ПОСЛЕ GridSearch)
|
|
# ============================
|
|
plt.figure()
|
|
plt.scatter(X_test_2d[:, 0], X_test_2d[:, 1])
|
|
plt.title("Тестовая выборка — ПРЕДСКАЗАНИЯ (пункт 4, после GridSearch)")
|
|
plt.xlabel("Компонента 1")
|
|
plt.ylabel("Компонента 2")
|
|
plt.grid(True)
|
|
plt.savefig("4_pred_labels_p4.png", dpi=300)
|
|
plt.show()
|
|
|
|
print("\nГрафики сохранены:")
|
|
print("4_true_labels.png")
|
|
print("4_pred_labels_p2.png")
|
|
print("4_pred_labels_p4.png")
|