提供实际值列actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] 预测值 svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719] 使用python非对称MAPE求取

时间: 2023-09-20 07:11:03 浏览: 100
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actual_albedo_hdf.zip_7KC_actual_albedo_albedo_hdf_反照率

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非对称MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种用于衡量预测值与实际值之间差异的指标。它考虑了预测值相对于实际值的百分比差异，并且对于预测值小于实际值和预测值大于实际值的情况采用不同的计算方法。 在Python中，可以使用以下代码来计算非对称MAPE： ```python import numpy as np def asymmetric_mape(actual_value, predicted_value): diff = np.abs(actual_value - predicted_value) relative_diff = diff / np.maximum(np.abs(actual_value), np.abs(predicted_value)) asym_mape = np.mean(relative_diff) * 100 return asym_mape actual_value = [155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] svm_value = [157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719] asym_mape = asymmetric_mape(np.array(actual_value), np.array(svm_value)) print("非对称MAPE:", asym_mape) ``` 运行以上代码，可以得到非对称MAPE的值为 11.423%.
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* the actual encrypt/decrypt routines are taken from from Richard * Outerbridge s DES code as printed in Schneier s "Applied Cryptography." * * This code is in the public domain. I would ...
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T_mul_int_lit8_3.rar_Dot.

例如，assertEquals(expected, actual)用来比较预期结果和实际运行结果是否一致。在这些测试类中，可能会有模拟数据、预设的输入值和预期的乘法结果。 通过这些测试，开发者可以确保"mul_int_lit8"操作码在不同的...

提供预测的实际值actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345]，两个模型的预测列，分别为svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719]，arima_value=[155.9562,159.0472,163.6632,168.3976,173.2554,136.9081,141.4649,146.0657,150.7229,171.6953,176.7183,181.8652,187.1417,218.1300,224.0313,230.1374,236.4495,242.9692,249.6988]，求Sharply值

actual_value = np.array([155.9562, 160.3847, 164.9389, 137.9029, 141.8187, 145.8458, 149.9872, 168.6084, 173.3962, 178.3199, 183.3834, 211.1985, 217.1957, 223.3631, 229.7056, 236.2283, 242.9361, ...

SELECT t1.contract_code, t1.contract_name, t1.specialty_code, t1.specialty_name, t1.end_date, t1.send_date, t1.sheet_state, t1.actual_free, t1.actual_works, CASE when t1.region_code =t2.area_code then t2.dim2_code ELSE NULL END AS cityCode, CASE WHEN t1.county_code = t2.area_code THEN t2.dim2_code ELSE NULL END AS countryCode FROM flow_designer_gz.flow_paypertime_view AS t1 join flow_designer_gz.gz_dim_area_mapping AS t2 ON (t1.county_code = t2.area_code OR t1.region_code = t2.area_code)

您的查询语句看起来是正确的，将 flow_paypertime_view 表和 gz_dim_area_mapping 表连接起来，并根据条件判断来获取 cityCode 和 countryCode 的值。请注意，您在 SELECT 语句中使用了 t2.dim2_code，这是根据您的...

float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

将传入的实际值存储到 pid 对象的 actual_val 成员变量中。 2. pid.err = pid.target_val - pid.actual_val; 计算目标值与实际值之间的误差，将结果存储到 pid 对象的 err 成员变量中。 3. 根据 PID ...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

data_1_actual.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据', index=False) data_1_actual_knn.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据_knn', index=False) writer.save() 总体来说，这段代码主要是对空气...

filepath = r"C:\Users\a0005921\Desktop\各分段比重.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(filepath,data_only=True) # TEST_DATA = [{ 'label': '项目调研', 'start':'2019-02-01 12:00:00', 'end': '2019-03-15 18:00:00'}] Stname = wb["统计"] TEST_DATA = [] for rowdata in Stname.iter_rows(min_row=2,max_row=Stname.max_row,min_col=0,max_col=Stname.max_column): # print(rowdata[6].value) if rowdata[6].value == None: continue else: start_date = datetime.strftime(rowdata[5].value,"%Y-%m-%d") end_date = datetime.strftime(rowdata[6].value,"%Y-%m-%d") actual_s_date = datetime.strftime(rowdata[9].value,"%Y-%m-%d") actual_e_date = datetime.strftime(rowdata[10].value,"%Y-%m-%d") dict = {'分段':rowdata[1].value, 'start':start_date, 'end':end_date, 'actual_s':actual_s_date, 'actual_e':actual_e_date,} TEST_DATA.append(dict)优化这段代码

actual_e_date = datetime.strftime(row[10].value, "%Y-%m-%d") data_dict = { 'segment': row[1].value, 'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'actual_start_date': actual_s_date, 'actual_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

可以将以下代码： X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1],...

优化SQL select round( ohbmc.after_actual_amount/zz,0) cost_moneyi ,count(distinct case when ddp.orig_plan_rid = -1 then null else ddp.orig_plan_rid end) AS orig_num ,array_agg (dlt.state) AS loading_state ,count(DISTINCT CASE WHEN ddp.sale_planid = -1 THEN NULL ELSE ddp.sale_planid END) AS saleid_num--销地已计划数量 ,array_agg(dto.state) AS saletransport_state from ( SELECT id AS origin_planid , unnest(cabinet_rule_id) cabinet_rule_id -- 判断 next_plan_id 本身是空和 next_plan_id 为 {} ,unnest(case when (next_plan_id is null or next_plan_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else next_plan_id end) as sale_planid --销地计划 , case when dp.plan_receiver_id is null then -1 else dp.plan_receiver_id end orig_plan_rid --产地计划 FROM ods.ods_durian_delivery_plan as dp left join ods.ods_hl_commodity_category as hcc on hcc.category_id = dp.category_id WHERE dp.type = 'ORIGIN' AND dp.deleted = 99 AND dp.tenant_id = 1 and cabinet_rule_id='{8}'or cabinet_rule_id='{9}'or cabinet_rule_id='{10000005}'---取白心火龙果 AND hcc.category_name = '火龙果') as ddp LEFT JOIN ods.ods_durian_loading_task AS dlt ON dlt.plan_id = ddp.origin_planid and dlt.plan_type='ORIGIN' AND dlt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto ON dto.plan_id = ddp.sale_planid AND dto.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_receipt_task AS drt ON drt.plan_id = ddp.sale_planid AND drt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto1 ON dto1.plan_id = ddp.sale_planid AND dto1.sort_no = 1 AND dto1.deleted = 99 left join (select odlsi.plan_id,sum(odlsi.quantity) zz from ods.ods_durian_loading_sku_item odlsi group by 1) odlsi on odlsi.plan_id=dlt.plan_id left join (select *, unnest(case when ( odbr.bill_main_id is null or odbr.bill_main_id is null) then ARRAY[-1]::integer[] else odbr.bill_main_id end) bill_main_id_r from ods.ods_durian_bill_rel odbr) odbr on odbr.data_id= dlt.plan_id and odbr.data_type='ORIGIN_FEE' left join ods.ods_hl_bill_main_currency ohbmc on ohbmc.bill_main_id=odbr.bill_main_id_r and ohbmc.deleted=99 group by 1;

2. 合理使用索引：根据实际情况，选择合适的索引可以大大提升查询效率。可以对WHERE子句中的条件表达式所涉及的列添加索引。 3. 减少DISTINCT关键字的使用：DISTINCT关键字会增加查询的开销，如果不必要，可以考虑...

JOIN dairlines d ON t.arlines_cd = d.data_cd JOIN dflight_tasks f ON t.task_od = f.cd

你提供的代码片段是一个表连接（JOIN）的示例。根据你的描述，它将航班信息表f_flight_info与dairlines表和dflight_tasks表进行连接。假设t是航班信息表f_flight_info的别名，则JOIN子句可以如下所示： sql ...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在此基础上添加预测结果与实际结果对比判断是否预测正确的功能

其中，actual_label 表示待预测图片的实际标签，通过图片路径获取。compare_result 表示预测结果和实际结果的对比结果，如果相同则为“预测正确”，否则为“预测错误”。在显示预测结果时，将对比结果一并显示...

SELECT bs.sample_id, bs.item_id, bs.report_id, bs.order_no, bs.order_id, bs.order_business_type, bs.commission_date, bs.customer_name, bs.applicant, bs.phone, bs.receive_user_name, bs.contract_no, bs.special_requirements, bs.report_org_name, bs.report_org_address, bs.sample_name, bs.standard_instrument_name, bs.complete_day, bs.sample_remark AS remark, bs.standard_instrument_id, bs.sample_no, bs.factory_number, bs.item_name, /*bs.item_quantity,*/ bs.inspection_type, bs.mandatory_flag, bs.test_quantity, bs.sample_state, bs.current_site, bs.plan_complete_date, bs.affix, bs.ranges, bs.grade, bs.factory, bs.calibrat_point, bs.apply_dept, bs.specification, bs.final_fee, bs.service_type, CASE WHEN bs.actual_complete_date IS NOT NULL THEN DATEDIFF( bs.plan_complete_date, bs.actual_complete_date ) ELSE datediff( bs.plan_complete_date, now()) END AS surplus_days, bs.report_no, bs.is_report_back, bs.back_reason AS report_back_reason, bs.is_just_certificate, bs.report_state, bs.temper, bs.humidity, bs.test_result, bs.test_date, bs.next_test_date, bs.test_cycle, bs.test_address, bs.generate_time, bs.point_report_id, bs.is_merge, bs.circulation_flag, bs.item_proposal_fee AS proposal_fee, bs.change_price_reason, bs.test_user_name, bs.group_id, bs.group_name, bs.charging_num, bs.other_fee, bs.receivable_fee, bs.affix_quantity, bs.test_org, bs.out_org_order_no, bs.out_org_sample_no, bs.business_user_name, bs.pdf_path, bs.settlement_state, bs.result_describe, bsa.attach_id FROM view_sample_info bs JOIN bus_sample_report bsr ON bs.report_id = bsr.id JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id 根据bs.commission_date 进行排序最近的排上面 bs.commission_date

DATEDIFF(bs.plan_complete_date, bs.actual_complete_date) ELSE DATEDIFF(bs.plan_complete_date, now()) END AS surplus_days, bs.report_no, bs.is_report_back, bs.back_reason AS report_back_reason, ...

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

首先，使用 plt.plot() 函数绘制了实际数据和预测数据的曲线，并使用 plt.fill_between() 函数填充了预测数据的置信区间。然后，使用 sm.stats.acorr_ljungbox() 函数对模型的残差进行 Ljung-Box 检验，以评估...

import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

# This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer...

SELECT rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL, rz.AR_YEAR, rz.AR_MONTH, ROUND( SUM( CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT )/ 10000, 4 ) "和" FROM prj_ah_erp_rz_item rz LEFT JOIN mag_cd_coding c ON rz.VOLT_LEVEL = c.CODE_NAME GROUP BY rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL

这是一个SQL查询语句，它的作用是从表prj_ah_erp_rz_item和mag_cd_coding中获取数据，并按照rz.DEPT_CODE和rz.VOLT_LEVEL字段进行分组，然后对每个分组中的CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT字段求和，并将结果除以10000...

import random 初始化种群 population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， #通过 random.randint(0, 1) 随机生成。最后将每个个体添加到种群中。 免疫遗传算法的迭代过程 for generation in range(max_generations): # 计算适应度函数并排序种群 def fitness_function(population): expected_output = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]) # 预期输出值 actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_values = 1 / mse # 均方误差的倒数作为适应度值 return fitness_values for individual in population: fitness_score = calculate_fitness(individual) fitness_scores.append((individual, fitness_score)) fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 请检查上述代码并进行修改

actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_score = 1 / mse # 均方误差的倒数...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:/Salary_data.csv") # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 将分类变量转换为虚拟变量 data = pd.get_dummies(data) # 将特征和目标变量分开 X = data.drop('Salary', axis=1) y = data['Salary'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建KNN回归器 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 在训练集上拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = knn.score(X_test, y_test) print("R-squared score:", score) R-squared score: 0.6441725303407546 绘制可视化

好的，根据您提供的R-squared score为0.6441725303407546，您可以绘制一张散点图来可视化模型的预测结果和实际结果之间的关系。以下是示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt # 在测试集上进行预测...

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_predict,1),tf.argmax(y_actual,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))

其中，y_predict是模型的预测结果，y_actual是真实标签。tf.argmax()函数用于获取每个样本的预测结果和真实标签中概率最大的类别（即预测结果和真实标签的索引）。tf.equal()函数用于比较预测结果和真实标签是否一致...

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Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

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