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Doris Birkefeld 2018-10-19 09:32:22 +02:00
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commit 3406d3e975
3 changed files with 6 additions and 0 deletions
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JSONHandler.py
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@ -24,6 +24,9 @@ class JsonHandler:
n number of items to select randomly, n number of items to select randomly,
returns new DataFrame with only selected items 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 # initialize random => reproducible sequence
np.random.seed(5) np.random.seed(5)
# add new column 'Random' # add new column 'Random'

1
NaiveBayes.py
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@ -92,6 +92,7 @@ class NaiveBayes:
print('rec: ' + str(rec)) print('rec: ' + str(rec))
recall_scores.append(rec) recall_scores.append(rec)
##DORIS: PRECISION MISST DU AUCH MIT DEN TEST SCORES!!! ##DORIS: PRECISION MISST DU AUCH MIT DEN TEST SCORES!!!
## Hier auch trainings- gegen testwerte tauschen
prec = precision_score(y[train], predictions_train) prec = precision_score(y[train], predictions_train)
print('prec: ' + str(prec)) print('prec: ' + str(prec))
print('#') print('#')

2
NaiveBayes_Interactive.py
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@ -68,6 +68,8 @@ class NaiveBayes_Interactive:
print('rec: ' + str(rec)) print('rec: ' + str(rec))
recall_scores.append(rec) recall_scores.append(rec)
##DORIS: PRECISION MISST DU AUCH MIT DEN TEST SCORES!!! ##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) prec = precision_score(y[train], predictions_train)
print('prec: ' + str(prec)) print('prec: ' + str(prec))
print('#') print('#')