标签数量始终是特征数量的三分之一。
创始人
2024-12-10 20:01:45
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假设我们有一个特征向量X，其中包含n个特征。根据题目要求，我们需要使用这个特征向量来生成标签向量y，其中包含n/3个标签。
以下是一个示例代码，演示如何根据特征向量生成标签向量：
import numpy as np
# 假设特征数量为n
n = 9
# 生成特征向量X，包含n个特征
X = np.random.rand(n)
print("特征向量X：", X)
# 计算标签数量，即特征数量的三分之一
num_labels = int(n / 3)
# 生成标签向量y，包含num_labels个标签
y = np.random.randint(0, 2, num_labels)
print("标签向量y：", y)
在这个示例代码中，我们使用numpy库生成了一个随机特征向量X，其中包含9个特征。然后，我们计算了标签数量num_labels，即特征数量的三分之一。最后，我们使用numpy的randint函数生成了一个包含num_labels个随机标签的标签向量y。
请注意，这只是一个示例代码，你可以根据实际需求进行调整和修改。
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