分析数据规律，如何提升准确性

钟雯

菜鸟一枚，不知道这个求助帖放在这里是不是超纲了。。我有一组数据，想用python帮忙分析里面的规律或者概率，目前只是将Excel替换了鸢尾花的数据，用的是svc，但好像还是不够准确，下面是我的代码，有没有大牛可以帮我完善一下。。还是本身就没啥规律。。。

如同时满足([[9,20,10,25]]),([[11,0,10,25]]),([[7,22,10,25]]), 答案为30

如同时满足([[22,30,0,12]]),([[29,4,0,12]]),([[25,4,0,12]]), 答案为0

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris_data = load_iris()
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(\
    iris_data['data'],iris_data['target'],random_state=0)

# 做出预测
X_new = np.array([[10,0,5,22]])

import numpy
from sklearn.svm import SVC
svmClf = SVC(random_state=42)
svmClf.fit(X_train, y_train)
all_pre_and_get_score = svmClf.decision_function(X_new)
all_pre_and_get_score

# Softmax函数
def Softmax(s : list or numpy.ndarray):
    S = numpy.array([numpy.exp(i) for i in s])
    u = numpy.sum(S)
    for j in S:
        yield j/u
# 转换看下个数字出现的概率
for i in Softmax(all_pre_and_get_score):
    print(i)
    aa = numpy.array(i)
    bb = aa.tolist()
    m2=bb.copy()
    m2.remove(max(bb))
    m3=max(m2)
    m4=m2.copy()
    m4.remove(max(m2))
    m5=max(m4)
    print()
    print(max(i), '{}'.format(bb.index(max(bb))))
    print(m3,'{}'.format(bb.index(max(m2))))
    print(m5,'{}'.format(bb.index(max(m4))))

钟雯

看来是真的没有规律。。

shiruiqiang

牵强一点可以说是第一次出现相同位置的相同数字相加

钟雯

shiruiqiang 发表于 2022-12-17 13:23
牵强一点可以说是第一次出现相同位置的相同数字相加

啥意思，没懂...

shiruiqiang

看第一组，第3个位置都是10，3个10相加，第二组第三个都是0(第4个位置相同是第二次出现的)。求和:第一次--相同位置出现相同数字的值

tanglf188

这不就是取第三个数相加吗？