用Numpy实现Sign函数

时间: 2023-06-18 22:07:10 浏览: 75
Sign函数可以表示为:$sign(x) = \begin{cases} 1 & x > 0 \\ 0 & x = 0 \\ -1 & x < 0 \end{cases}$ 可以使用Numpy的where函数实现: ```python import numpy as np def sign(x): return np.where(x > 0, 1, np.where(x == 0, 0, -1)) ``` 其中,np.where函数的第一个参数是条件,第二个参数是条件为True时的返回值,第三个参数是条件为False时的返回值。
相关问题

np.sign函数怎么用

np.sign函数是numpy库中的一个函数,其作用是返回输入数组中每个元素的符号。 使用方式如下: ```python import numpy as np a = np.array([-2, 0, 3]) b = np.sign(a) print(b) # [-1 0 1] ``` 在上面的例子中,我们首先导入了numpy库,然后创建了一个包含三个元素的一维数组a。接下来,我们使用np.sign函数对数组a中的每个元素进行符号判断,并将结果赋值给一个新的数组b。最后,我们打印出了数组b中的每个元素。 可以看到,np.sign函数返回的是一个新的数组,其中每个元素的值为其对应输入数组元素的符号。如果输入数组元素是正数,则返回1;如果输入数组元素是负数,则返回-1;如果输入数组元素是0,则返回0。

用numpy独立实现svm回归预测

好的,以下是用numpy独立实现svm回归预测的步骤: 1. 导入必要的库 ```python import numpy as np ``` 2. 定义SVM回归模型 ```python class SVM: def __init__(self, C=1.0, kernel='linear', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0): self.C = C # 惩罚系数 self.kernel = kernel # 核函数类型 self.degree = degree # 多项式核函数的次数 self.gamma = gamma # 核函数的系数 self.coef0 = coef0 # 独立项 # 计算核函数 def _kernel_function(self, X, Y): if self.kernel == 'linear': # 线性核函数 return np.dot(X, Y.T) elif self.kernel == 'poly': # 多项式核函数 return (self.gamma * np.dot(X, Y.T) + self.coef0) ** self.degree elif self.kernel == 'rbf': # 高斯核函数 if self.gamma == 'scale': gamma = 1 / (X.shape[1] * X.var()) elif self.gamma == 'auto': gamma = 1 / X.shape[1] else: gamma = self.gamma return np.exp(-gamma * ((X[:, np.newaxis, :] - Y[np.newaxis, :, :]) ** 2).sum(axis=2)) else: raise ValueError('Invalid kernel type.') # 计算损失函数 def _loss_function(self, X, y, alpha, b): return 0.5 * np.dot(alpha * y, self._kernel_function(X, X)) - np.sum(alpha) + np.sum(alpha * y * b) # 计算预测值 def _predict(self, X): return np.sign(np.dot(self.alpha * self.y, self._kernel_function(self.X, X)) + self.b) # 训练模型 def fit(self, X, y, max_iter=100, tol=1e-3): self.X = X self.y = y self.alpha = np.zeros(X.shape[0]) self.b = 0.0 # 计算初始的b值 b = np.mean(y - np.dot(self.alpha * y, self._kernel_function(X, X))) self.alpha = np.clip(self.alpha, 0, self.C) # 将alpha限制在[0, C]之间 for epoch in range(max_iter): alpha_old = np.copy(self.alpha) for i in range(X.shape[0]): Ei = self._predict(X[i]) - y[i] if (y[i] * Ei < -tol and self.alpha[i] < self.C) or (y[i] * Ei > tol and self.alpha[i] > 0): j = np.random.choice(list(range(i)) + list(range(i + 1, X.shape[0]))) # 随机选择另一个样本 Ej = self._predict(X[j]) - y[j] alpha_i_old, alpha_j_old = self.alpha[i], self.alpha[j] if y[i] != y[j]: L = max(0, self.alpha[j] - self.alpha[i]) H = min(self.C, self.C + self.alpha[j] - self.alpha[i]) else: L = max(0, self.alpha[i] + self.alpha[j] - self.C) H = min(self.C, self.alpha[i] + self.alpha[j]) if L == H: continue eta = 2 * self._kernel_function(X[i], X[j]) - self._kernel_function(X[i], X[i]) - self._kernel_function(X[j], X[j]) if eta >= 0: continue self.alpha[j] -= y[j] * (Ei - Ej) / eta self.alpha[j] = np.clip(self.alpha[j], L, H) self.alpha[i] += y[i] * y[j] * (alpha_j_old - self.alpha[j]) # 更新b值 b1 = b - Ei - y[i] * (self.alpha[i] - alpha_i_old) * self._kernel_function(X[i], X[i]) - y[j] * (self.alpha[j] - alpha_j_old) * self._kernel_function(X[i], X[j]) b2 = b - Ej - y[i] * (self.alpha[i] - alpha_i_old) * self._kernel_function(X[i], X[j]) - y[j] * (self.alpha[j] - alpha_j_old) * self._kernel_function(X[j], X[j]) if 0 < self.alpha[i] < self.C: self.b = b1 elif 0 < self.alpha[j] < self.C: self.b = b2 else: self.b = (b1 + b2) / 2 # 判断是否收敛 if np.linalg.norm(self.alpha - alpha_old) < tol: break # 计算模型参数 self.support_vectors = (self.alpha > 0) self.n_support_vectors = np.sum(self.support_vectors) self.w = np.dot(self.alpha * y, X) self.kernel_values = self._kernel_function(X[self.support_vectors], X[self.support_vectors]) self.b = np.mean(y[self.support_vectors] - np.dot(self.alpha[self.support_vectors] * y[self.support_vectors], self.kernel_values)) # 预测 def predict(self, X): return self._predict(X) ``` 3. 加载数据集 ```python data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',') X = data[:, :-1] y = data[:, -1] ``` 4. 划分训练集和测试集 ```python n_samples = X.shape[0] train_size = int(n_samples * 0.8) indices = np.random.permutation(n_samples) train_idx, test_idx = indices[:train_size], indices[train_size:] X_train, X_test, y_train, y_test = X[train_idx], X[test_idx], y[train_idx], y[test_idx] ``` 5. 训练模型 ```python svm = SVM(C=1.0, kernel='linear') svm.fit(X_train, y_train) ``` 6. 预测并计算准确率 ```python y_pred = svm.predict(X_test) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy:', accuracy) ``` 这样就完成了用numpy独立实现svm回归预测的过程。

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