From 3406d3e975970fbca17ae8ddb8319674ed13531a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Doris Birkefeld Date: Fri, 19 Oct 2018 09:32:22 +0200 Subject: [PATCH] Mehr Kommentare --- JSONHandler.py | 3 +++ NaiveBayes.py | 1 + NaiveBayes_Interactive.py | 2 ++ 3 files changed, 6 insertions(+) diff --git a/JSONHandler.py b/JSONHandler.py index e1c8404..855e0fc 100644 --- a/JSONHandler.py +++ b/JSONHandler.py @@ -24,6 +24,9 @@ class JsonHandler: n number of items to select randomly, returns new DataFrame with only selected items ''' + + ## df.sample(n=5, random_state=42) gibt dir 5 zufallswerte, ist das das, was du suchst? + # initialize random => reproducible sequence np.random.seed(5) # add new column 'Random' diff --git a/NaiveBayes.py b/NaiveBayes.py index eaf293b..a142617 100644 --- a/NaiveBayes.py +++ b/NaiveBayes.py @@ -92,6 +92,7 @@ class NaiveBayes: print('rec: ' + str(rec)) recall_scores.append(rec) ##DORIS: PRECISION MISST DU AUCH MIT DEN TEST SCORES!!! + ## Hier auch trainings- gegen testwerte tauschen prec = precision_score(y[train], predictions_train) print('prec: ' + str(prec)) print('#') diff --git a/NaiveBayes_Interactive.py b/NaiveBayes_Interactive.py index faeb981..6bad450 100644 --- a/NaiveBayes_Interactive.py +++ b/NaiveBayes_Interactive.py @@ -68,6 +68,8 @@ class NaiveBayes_Interactive: print('rec: ' + str(rec)) recall_scores.append(rec) ##DORIS: PRECISION MISST DU AUCH MIT DEN TEST SCORES!!! + ## DU hast in der Zeile untendrunter y[train] und predicitons_train verwendet, du brauchst aber y[test] etc., + ## da precision ja nur ein anderes maß als recall ist, es muss aber genauso mit den testwerten berechnet werden prec = precision_score(y[train], predictions_train) print('prec: ' + str(prec)) print('#')