提出的问题如下：使用scikit-learn将数据分割成训练集和测试集。使用DBSCAN将数据分类为猫或狗。
我正在尝试弄清楚如何使用DBSCAN来拟合一个使用训练数据的模型，然后预测测试集的标签。我很清楚DBSCAN是用于聚类而不是预测的。我也查看了使用sklearn DBSCAN模型对新条目进行分类以及许多其他讨论线程。DBSCAN只提供fit和fit_predict函数，这些函数在尝试使用训练数据拟合模型，然后使用测试数据测试模型时似乎不太有用。
这个问题措辞不当，还是我错过了什么？我查看了scikit-learn的文档，也寻找了例子，但没有找到任何有用的信息。
# 将样本分割成两个子集，一个用于训练，另一个用于测试X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)# 实例化学习模型dbscan = DBSCAN()# 拟合模型dbscan.fit(X_train, y_train)# 预测响应# 混淆矩阵和定量指标print("混淆矩阵是：" + np.str(confusion_matrix(y_test, dbscan_pred)))print("准确率得分是：" + np.str(accuracy_score(y_test, dbscan_pred)))回答：
给你布置这个作业的人完全不知道在说什么…
DBSCAN永远不会预测出“猫”或“狗”。它根本做不到。
因为它是一种无监督算法，它不使用训练标签。y_train会被忽略（参见参数文档），而sklearn竟然允许你传递它，真是愚蠢！它会输出聚类的点集。许多工具会将这些集合编号为1, 2, … 但它不会将一个集合命名为“狗”。
此外，它也无法对新数据进行预测——而这是你对“测试”数据进行预测所需要的。所以它不能与训练-测试分割一起使用，但这并不重要，因为它根本不使用标签。
