F = beta(1)(0.5-1./(1+exp(beta(2)(x-beta(3)))))+beta(4)*x+beta(5);怎样将客观预测得分映射到主观人类评级

时间: 2023-11-12 21:09:20 浏览: 29
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要将客观预测得分映射到主观人类评级，您需要使用一个转换函数。一种常用的转换函数是logistic函数，它可以将连续的得分转换为0到1之间的概率值。可以使用以下公式来计算主观人类评级： 主观人类评级 = C + D * logistic(F) 其中，C和D是转换函数的参数，F是您的预测得分，logistic(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 是logistic函数。您可以通过拟合这个转换函数来确定参数C和D，以便将预测得分转换为主观人类评级。
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(2) y = exp(-x^2/2)/sqrt(2*pi)的曲线通过plot(x,1/(2*pi).*exp(-x.^2./2))绘制。 (3) 圆形方程x^2 + y^2 - 1 = 0用ezplot('x^2+y^2-1=0')绘制。 (4) 方程t^2 = 5*t^3在区间[-0.5,0.5]内用ezplot('...

F = beta(1)*(0.5-1./(1+exp(beta(2)*(x-beta(3)))))+beta(4)*x+beta(5);

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F = beta(1)*(0.5-1./(1+exp(beta(2)*(x-beta(3)))))+beta(4)*x+beta(5);能将客观预测得分映射到主观人类评级吗

如果这个方程的参数 beta(1)、beta(2)、beta(3)、beta(4)、beta(5) 是通过合适的拟合方法确定的，那么这个方程就可以将客观预测得分映射到主观人类评级。但是，这个方程的准确性和可靠性取决于拟合方法的质量和数据...

检查matlab代码：n01 = 76;% beta = 1.084*10^16; kapa1 = (beta*n01)^0.5; up1 = 1/kapa1;%双电层厚度 l = 4*up1;%计算厚度 %计算表面电位 syms fai10 eqn2 = sigma^2/(2*R*T*episilo*n0_so)+3-exp(2*F*fai10/(R*T))-2*exp(-F*fai10/(R*T))==0; fai10 = vpasolve(eqn2,fai10); %计算双电层内铵离子的平均浓度 a = ((1+2*exp(-F*fai10/(R*T)))^0.5+sqrt(3))/((1+2*exp(-F*fai10/(R*T)))^0.5-sqrt(3));% a是与表面电势相关的参数 a = double(a); x = 0:10^-10:l; fai_1 = -R*T*log(1+(6*a*exp(sqrt(3)*kapa*x))/(a*exp(sqrt(3)*kapa*x)-1).^2)/F;%电势表达式 n1_nh = n01*2*(1+(6*a*exp(sqrt(3)*kapa*x))/(a*exp(sqrt(3)*kapa*x)-1).^2);%铵离子浓度分布式 n1_so = n01*(1+(6*a*exp(sqrt(3)*kapa*x))/(a*exp(sqrt(3)*kapa*x)-1).^2)^2;%硫酸根离子分布式 plot(x,fai_1,'b.-'); plot(x,n1_nh,'mo-.'); plot(x,n1_so,'b.-');

1. 您在代码中使用了 "sigma"、"R"、"T"、"F"、"n0_so"、"episilo" 等变量，但是没有在代码中给出它们的定义。请确保您已经在代码中定义了这些变量，并且它们的值是正确的。 2. 在计算表面电位时，您使用了符号求解...

请修改下面代码使它看起来不同,注意修改变量名和函数名:library(gsl) n<-c(20,30,25,30,40,20,50,30,20,20) y<-c(6,1,1,0,5,4,1,8,4,7) p_alpha_beta<-function(alpha,beta,n,y){ a<-exp(alpha)/(1+exp(alpha))^2 b<-1 for(i in 1:length(n)){ x1<-exp(alpha)/(1+exp(-beta))+y[i] y1<-exp(alpha)/(1+exp(beta))+n[i]-y[i] x2<-exp(alpha)/(1+exp(-beta)) y2<-exp(alpha)/(1+exp(beta)) b<-bbeta(x1,y1)/beta(x2,y2) } result<-ab return(result) } estimate_lnk<-function(n,y){ alpha<-rt(length(n),df=4) beta<-rt(length(n),df=4) Num<-sum(alpha*p_alpha_beta(alpha,beta,n,y)/(dt(alpha,df=4)*dt(beta,df=4))) Den<-sum(p_alpha_beta(alpha,beta,n,y)/(dt(alpha,df=4)*dt(beta,df=4))) result<-Num/Den } result<-estimate_lnk(n,y)

a <- exp(alpha) / (1 + exp(alpha))^2 b <- 1 for(i in 1:length(n)){ x1 <- exp(alpha) / (1 + exp(-beta)) + y[i] y1 <- exp(alpha) / (1 + exp(beta)) + n[i] - y[i] x2 <- exp(alpha) / (1 + exp(-beta))...

load Z_data2.mat %加载Z数据 i=1; % %%%--------------------------------- f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; mu_c=12.5664e-7; sigma_c=5.8e7; epslon=8.85e-12; tdelta = -5.7e-10.*f+0.075; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b); z0 = sqrt(L./C); alfa = R./2./z0+G.*z0./2; beta = 2.*pi.*f.*sqrt(L.*C); gama = alfa+beta.*1i; F0=zeros(1,991); g=gama; %给γh赋值 %%%----------------------------------- M = zeros(1, 991); % 创建1x991的矩阵M，初始值为0 i = 1; %%%--------------------------------------- syms f F0=zeros(1,991); for x=0:100/991:100 for i=1:991 f0=Z_data2.*exp(-2.*gama.*x);%被积函数f0(f，x） F0=int(f0,f,1e6,100e6);%对f积分的F(x） end end figure(1) %图像1 xout = 0:100/991:100; yout = double(subs(F0,x,xout)); plot(xout,F0) xlabel('x') ylabel('h(x）') title('h(x)关于x的二维曲线')该程序中有什么问题

R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp...

如何完善本段代码import math def solve_homogeneous_linear_ode（a， b， c）： D = b**2 - 4 a c 如果 D> 0： r1 = （-b + math.sqrt（D）） / （2 a） r2 = （-b - math.sqrt（D）） / （2 a） 返回 lambda x： C1 math.exp（r1 x） + C2 math.exp（r2 x） elif D == 0： r= -b / （2 a）返回 lambda x： （C1 + C2x）math.exp（rx） else： alpha = -b / （2 a） beta= math.sqrt（-D） / （2 a） return lambda x： math.exp（alpha x）（C1 math.cos（beta x） + C2math.sin（betax））

1. 缺少参数检查：函数没有检查输入的参数 a、b、c 是否合法，比如 a 是否为 0。可以添加参数检查，确保函数的正确性和健壮性。 2. 代码可读性：代码中使用了一些单字符变量名，不易读懂。可以使用更有意义的变量名...

TJ=13.8;KG=100/6.7;TG=5;HW=10.38;KW1=20;KW2=50;PL=0.1;R=35;beta=0;V=10;定义变量时间t和转速w,A=(TG+KW2+KW1*TG)/(-2*TG*(TG+KW2));W=sqrt((KG+KW1)/(TG*(TJ+KW2)))-A^2;M=PL/(W*(TJ+KW2))*sqrt(KG/(KG+KW1));Thet=acos(W*(TG+KW2)/sqrt(KG*(KG+KW1)));C=1-PL/(KG+KW1);t=0:0.1:40;f=M*exp(t*A)*cos(t*W+Thet)+C; t1=(pi/2-Thet-atan(W/A))/W;w的初值为2.1，w范围是大于1.47，小于2.52，dw/dt=(0.248*w-1.16*w-50*df/dt-20*(1-f))/(2.1*0.875)，Pwe=97.81*w^3，Pg=(1-f)*-14.92/(1+s*5),其中s是拉普拉斯函数。当t=t2时，Pun=Pl-Pg-Pwe A1=(TG*TG)/(-2*TG*(TG)); W1=sqrt((KG)/(TG*TJ))-A^2; M1=Pun/(W*(TJ))*sqrt(KG/(KG)); Theta1=acos(W*(TG)/sqrt(KG^2)); C1=f(t2)-Pun/KG;f(t2)是t=t2时，f的值 fsecmax=1-M1*exp(A1*(pi/2-Thata1-atan(W1/A1))/W1)*cos(pi/2-atan(W1/A1))-C1 t3=(pi/2-Theta1-atan(W1/A1))/W1-t2 寻找最优的t2，使fsecmax最小，其中t2大于t1，小于t3,使用yalmip的语言编程，该程序在MATLAB上运行。

fsecmax = 1 - M1*exp(A1*(pi/2 - Theta1 - atan(W1/A1))/W1)*cos(pi/2 - atan(W1/A1)) - C1; % 定义约束条件 constraints = [t > t1, t , w > 1.47, w ]; constraints = [constraints, dw_dt == (0.248*w - 1.16*w...

pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta)))

其中，x 是输入特征矩阵，beta 是模型参数，np.dot(x, beta) 表示将输入特征矩阵 x 与模型参数 beta 进行点乘，得到一个线性组合的结果，然后通过 np.exp 函数对其进行指数化操作，得到一个非负的指数值...

w_0= w_max/(1+exp(-beta0)) + w_min/(1+exp(beta0));

2. 将w_max和w_min分别除以1+exp(-beta0)和1+exp(beta0)的值； 3. 将上述两个结果相加，得到最终的结果w_0。 需要注意的是，表达式中的exp函数是MATLAB中的指数函数，可以计算自然指数e的任意次幂。

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) grad = np.dot(x.T, pred - y) / n return grad 其中，x, y, beta 分别表示特征矩阵、标签向量和模型参数向量。函数返回的...

def ObjFun(x=X,y=Y,beta=beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal

其中，x是输入特征的矩阵，y是真实标签，beta是模型参数向量。 代码首先计算sigmoid函数，然后使用np.clip函数将预测值限制在一个很小的区间内，避免出现log(0)的情况。接着，代码计算交叉熵损失，最后返回损失值。...

def solve_homogeneous_linear_ode(a, b, c): D = b**2 - 4*a*c if D > 0: r1 = (-b + math.sqrt(D)) / (2*a) r2 = (-b - math.sqrt(D)) / (2*a) return lambda x: C1*math.exp(r1*x) + C2*math.exp(r2*x) elif D == 0: r = -b / (2*a) return lambda x: (C1 + C2*x)*math.exp(r*x) else: alpha = -b / (2*a) beta = math.sqrt(-D) / (2*a) return lambda x: math.exp(alpha*x)*(C1*math.cos(beta*x) + C2*math.sin(beta*x))

当判别式 D 小于 0 时，方程的两个解为复数，解为 y = exp(alpha*x)*(C1*cos(beta*x) + C2*sin(beta*x))。其中 alpha 和 beta 分别对应实部和虚部，C1 和 C2 是待定常数。 这个函数返回一个 lambda 函数，输入 x，...
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