这两段代码有什么不同prediction = (vb(1:end,4)+0.15)*randn(1); % 预测结果 reference= (vb(1:end,4)+0.15); % 参考结果 c= reference(1:end,1)-prediction(1:end,1); % 画误差 for i = 1:1070 if prediction(i,1)>1,prediction(i,1)=1;end if prediction(i,1)<-1,prediction(i,1)=-1;end end subplot(211),plot(reference(:,1)) legend() hold on plot(prediction(:,1)) legend('reference','prediction') xlabel('t/s'), ylabel('Lateral velocity(m/s)') subplot(212),plot(c(:,1)) xlabel('t/s'), ylabel('Difference value(m/s)')
时间: 2023-07-16 16:12:35 浏览: 37
这两段代码的不同点在于:
1. 第一段代码中的prediction是通过对参考结果加上一个随机数来得到的;而第二段代码中的prediction直接等于参考结果。
2. 在第一段代码中,通过对prediction进行了一系列限制,使其在-1到1之间;而在第二段代码中没有对prediction进行限制。
3. 第一段代码中存在一个误差c,用于评估预测结果与参考结果之间的差异;而第二段代码中没有计算误差。
相关问题
详细解释这行代码的意思prediction = torch.max(out, 1)[1]
这行代码的主要作用是通过模型的输出 `out` 获取预测结果 `prediction`。
具体来说,`torch.max(out, 1)` 返回 `out` 在第一个维度上的最大值和最大值所在的索引,其中 1 表示第一个维度。这个操作等价于对每个样本,找到其概率值最大的那个类别。因此,这个操作返回的结果是一个元组 `(最大值, 最大值所在的索引)`,我们通过 [1] 取出第二个元素,也就是最大值所在的索引。
最后,我们把最大值所在的索引作为预测结果 `prediction` 返回。这里假设模型的任务是分类任务,那么 `prediction` 就是模型对输入数据预测的类别标签。
prediction = model.predict(roi.reshape(1, 28 * 28))model是什么
在这个上下文中,"model" 是指一个机器学习模型,用于进行预测任务。根据你提供的代码片段来看,它可能是一个用于图像识别或分类的模型。
在这段代码中,通过调用 "model.predict()" 方法,将 "roi" 数据进行预处理并传递给模型进行预测。预处理的过程包括将 "roi" 重新形状为 1x784 的数组,然后将其作为输入传递给模型的 "predict" 方法。模型会根据训练好的权重和参数,对输入进行预测,并返回预测结果。
需要注意的是,具体的模型实现和用途可能需要更多的上下文信息来确定。
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