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code.txt
文档
output results.txt 输出结果.txt
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Earthquake Damage Data 1111
地震破坏数据 1111
地震破坏数据 1111
我需要你帮我完善代码。
在我上传的xlsx文件中,仅包含了前20行数据,(原始数据有三万多行),这样方便你阅读和理解。数据的details和含义如下:
This data set contains the severity of building structural damage in Turkey after the 2021 earthquake (N=30590). Building structural damage is influenced by several physical (P) and building-related characteristics (BC). Machine learning can help predict the damage severity given such physical and building-related factors.
Problem Statement:
Input Parameters:
Input parameters are categorized into two categories:
1-Physical Environment represented by P(P1-P6).
2- Building Characteristics represented by BC (BC1-BC8).
Output Parameter:
In the following dataset, DS ranges from 1-4 (categories where 1=No Damage, 2=Slight Damage, 3=Moderate Damage, 4=Heavy Damage) representing the output that is damaged to a specific building.
Building_ID SOURCE_ID
Building Damage Severity DS
Proximity to Fault Lines P1
Proximity to Active Earthquake Hazard Zone P2
Slope P3
Aspect P4
Geological Conditions P5
Elevation P6
Year of Construction BC1
Availability of Lifts BC2
Availability of Carpark BC3
Availability of Fire Escape BC4
Construction Material BC5
Urban Pattern BC6
Building Utilization BC7
No of Floors BC8
我的作业要求是使用KNN这个机器学习模型来完成。详细要求如下:
Expected Solution:
i. Discuss the results based on the following performance metrics
a. Confusion Matrix, F1-score, Accuracy, Recall, Precision, etc.
b. Other suitable metrics depending on algorithms.
我用pycharm编写代码, code.txt中是我编写的代码。我运行代码后,得到了结果output results.txt。
请先对我的代码进行一个评估,写的好不好,能否满足作业需求,还有需要改进的地方吗,如果已经很好了不用修改,也请告诉我。其次,根据output results.txt指导我,每一个输出的指标都有什么含义,以及,我该如何Discuss the results based on the performance metrics。因为我没学习过KNN,这个code.txt是别人帮我写的,我看不懂。以及代码中还涉及了图形化输出,图形化输出结果我也已经上传,3个png文件,这些图形化结果又能帮我得出什么结论。
总而言之,请分步骤,依次完成以上我交给你的任务需求。用英文回答我。
我需要你帮我完善代码。 在我上传的 xlsx 文件中,仅包含了前 20 行数据,(原始数据有三万多行),这样方便你阅读和理解。 本数据集包含土耳其 2021 年地震后建筑物结构损坏的严重程度(N=30590)。建筑结构损坏受多种物理(P)和建筑相关特征(BC)的影响。鉴于这些物理和建筑相关因素,机器学习可帮助预测损坏严重程度。 问题陈述: 输入参数: 输入参数分为两类: 1 物理环境,由 P(P1-P6)表示。 2- BC 所代表的建筑特征(BC1-BC8)。 输出参数: 在以下数据集中,DS 的范围为 1-4(类别 1=无损坏,2=轻度损坏,3=中度损坏,4=重度损坏),代表特定建筑物的损坏输出。 Building_ID SOURCE_ID 建筑物损坏严重程度 DS 靠近断层线 P1 靠近地震活动危险区 P2 斜坡 P3 指标角度 P4 地质条件 P5 海拔 P6 建造年份 BC1 电梯的可用性 BC2 BC3 停车场的可用性 消防通道的可用性 BC4 建筑材料 BC5 城市格局 BC6 建筑物使用率 BC7 楼层数 BC8 我的作业要求是使用 knn 这个机器学习模型来完成。详细要求如下: 预期解决方案: i.根据以下性能指标讨论结果 a.混淆矩阵、F1 分数、准确率、召回率、精确度等。 b.取决于算法的其他合适指标。 我用 pycharm 编写代码,code.txt 中是我编写的代码。我运行代码后,得到了结果 output results.txt。 请先对我的代码进行一个评估,写的好不好,能否满足作业需求,还有需要改进的地方吗,如果已经很好了不用修改,也请告诉我。因为我没学习过 KNN,这个 code.txt 是别人帮我写的,我看不懂。以及代码中还涉及了图形化输出,图形化输出结果我也已经上传,3 个 png 文件,这些图形化结果又能帮我得出什么结论。 总而言之,请分步骤,依次完成以上我交给你的任务需求。用英文回答我。
我需要你帮我完善代码。 在我上传的 xlsx 文件中,仅包含了前 20 行数据,(原始数据有三万多行),这样方便你阅读和理解。 本数据集包含土耳其 2021 年地震后建筑物结构损坏的严重程度(N=30590)。建筑结构损坏受多种物理(P)和建筑相关特征(BC)的影响。鉴于这些物理和建筑相关因素,机器学习可帮助预测损坏严重程度。 问题陈述: 输入参数: 输入参数分为两类: 1 物理环境,由 P(P1-P6)表示。 2- BC 所代表的建筑特征(BC1-BC8)。 输出参数: 在以下数据集中,DS 的范围为 1-4(类别 1=无损坏,2=轻度损坏,3=中度损坏,4=重度损坏),代表特定建筑物的损坏输出。 Building_ID SOURCE_ID 建筑物损坏严重程度 DS 靠近断层线 P1 靠近地震活动危险区 P2 斜坡 P3 指标角度 P4 地质条件 P5 海拔 P6 建造年份 BC1 电梯的可用性 BC2 BC3 停车场的可用性 消防通道的可用性 BC4 建筑材料 BC5 城市格局 BC6 建筑物使用率 BC7 楼层数 BC8 我的作业要求是使用 knn 这个机器学习模型来完成。详细要求如下: 预期解决方案: i.根据以下性能指标讨论结果 a.混淆矩阵、F1 分数、准确率、召回率、精确度等。 b.取决于算法的其他合适指标。 我用 pycharm 编写代码,code.txt 中是我编写的代码。我运行代码后,得到了结果 output results.txt。 请先对我的代码进行一个评估,写的好不好,能否满足作业需求,还有需要改进的地方吗,如果已经很好了不用修改,也请告诉我。因为我没学习过 KNN,这个 code.txt 是别人帮我写的,我看不懂。以及代码中还涉及了图形化输出,图形化输出结果我也已经上传,3 个 png 文件,这些图形化结果又能帮我得出什么结论。 总而言之,请分步骤,依次完成以上我交给你的任务需求。用英文回答我。