import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

iris=datasets.load_iris()
# print(list(iris.keys()))
# print(iris['DESCR'])
# print(iris['feature_names'])
X=iris['data'][:,3:]
# print(X)
# print(iris['target'])
y=iris['target']
print(X)
print(y)

param_grid={'C':[1e3,5e3,1e4,5e4,1e5],
            'gamma':[0.0001,0.0005,0.001,0.005,0.01,0.1]}
model1=GridSearchCV(SVC(kernel='rbf',class_weight='balanced'),param_grid,cv=5)
model1=model1.fit(X,y)
model2=GridSearchCV(SVC(kernel='sigmoid',class_weight='balanced'),param_grid,cv=5)
model2=model2.fit(X,y)

test_labels=np.zeros(150)
test_labels[75:150]=1
result1=model1.predict(X)

test_labels=np.zeros(150)
test_labels[75:150]=1
result2=model2.predict(X)

print(confusion_matrix(test_labels,result1))
print(confusion_matrix(test_labels,result2))
model3=GridSearchCV(SVC(kernel='poly',class_weight='balanced'),param_grid,cv=5)
model3=model3.fit(X,y)

test_labels=np.zeros(150)
test_labels[75:150]=1
result3=model3.predict(X)
print(confusion_matrix(test_labels,result3))

model4=GridSearchCV(SVC(kernel='linear',class_weight='balanced'),param_grid,cv=5)
test_labels=np.zeros(150)
test_labels[75:150]=1
model4=model4.fit(X,y)
result4=model4.predict(X)
print(confusion_matrix(test_labels,result4))

改变四个核函数之后训练出来的模型为什么后面三个结果是一样的，这是巧合还是就是会出现这种情况

老师这个怎么解决

老师为啥我使用while循环的结果是这样的

cv=CountVectorizer(max_features=4000)
model.fit(cv.fit_transform(x_train),y_train)
model.fit(cv.transform(x_train),y_train)

老师　cv.fit_transform与cv.transform有什么区别吗？

根据视频到三分半的时候安装docker报错，怀疑是上一个步骤配置清华源镜像的问题，但是换了aliyun的也没有反应

precision,recall,thresholds=precision_recall_curve(y_test,predict_res_proba[:,1])

老师 返回的参数中thresholds是什么意思？是阈值吗？

老师这一句：var s = new this[role]();

没看懂，我能明白的是这样写的意思var s = new this(role);

但前面那种写法没看明白，看到之前有人问，但回复的内容我也还是没看懂

老师结果输出的是这样的，有什么问题吗

请问这个报错怎么解决，为什么

lp = LineProfiler()

lp_wrapper = lp(m_test)

lp_wrapper([1,2,3,4,5,6])

老师，这段理解不太清晰，是m_test函数作为lp对象的参数，【1,2,3,4,5,6】再作为m_test的参数吗

为什么有的类前边可以不加public ？

加了public和不加public有什么区别？

老师,怎么打开文件时选择chrome浏览器,每次就直接给我用edg浏览器

老师，有的命名是一个- 有的是两个-- 这个是固定格式吗

a = 100
def f1(n):
    print("n:",id(n))
    n = n + 200
    print("n:", id(n))
    print(n)

f1(a)
print("a:", id(a))

 print("n:", id(n))

为什么n要加:?