def test_process(dataset, labelset, weight1, weight2, value1, value2): pre_data = [] for i in range(len(dataset)): inputset = np.mat(dataset[i]).astype(np.float64) outputset = np.mat(labelset[i]).astype(np.float64) output2 = sigmoid(np.dot(inputset, weight1) - value1) output3 = np.dot(output2, weight2) - value2 output3 = output3.tolist() pre_data.append(output3) pre_data = list(_flatten(pre_data)) return pre_data
时间: 2023-05-19 15:01:34 浏览: 51
这是一个 Python 函数,它的作用是将输入数据集 dataset 和标签集 labelset 经过一定的处理后,返回一个预测结果 pre_data。其中 weight1、weight2、value1、value2 是函数的参数,它们分别代表两个权重矩阵和两个偏置值。函数的具体实现过程是:对于每个输入数据,先将其转换为浮点型矩阵,然后通过权重矩阵 weight1 进行一次线性变换,并经过 sigmoid 函数处理得到 output2;接着将 output2 通过权重矩阵 weight2 进行第二次线性变换,并减去偏置值 value2 得到 output3;最后将 output3 转换为列表形式,并将其添加到 pre_data 中。最后将 pre_data 扁平化后返回。
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简化代码:train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程,可以简化为以下代码:
```
train_data_ratio = 0.5
train_data_len = int(data_len * train_data_ratio)
train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len]
test_x = dataset[train_data_len:, 0]
```
其中,`train_data_ratio` 是训练集所占比例,`train_data_len` 是训练集的长度。`train_x` 和 `train_y` 分别代表训练集的自变量和因变量,`t_for_training` 是训练集对应的时间戳。`test_x` 是测试集的自变量。
利用 test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)进行测试
是的,使用`test_data`数据集进行测试,可以通过LightGBM模型的`predict()`方法来进行预测。具体的代码如下:
```python
# 定义测试数据集
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)
# 使用测试数据集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算预测的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, np.round(y_pred))
print('Accuracy:', accuracy)
```
其中,`model`是训练好的LightGBM模型。`np.round()`函数将预测值四舍五入为最接近的整数,因为LightGBM默认输出的是浮点数。`accuracy_score()`函数计算预测的准确率。