给我计算CRPS的代码
时间: 2023-12-09 07:07:06 浏览: 34
以下是Python实现CRPS的代码,需要使用scipy库中的quad函数来进行积分计算:
```python
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
def CRPS(y_true, y_pred):
n = len(y_true)
crps = 0
for i in range(n):
def integrand(y):
return (y - y_true[i])**2
integral, _ = quad(integrand, -np.inf, np.inf)
crps += (y_pred[i] - integral) ** 2
crps /= n
return crps
```
其中,y_true为真实值的一维数组,y_pred为模型预测的概率分布的二维数组,每行对应一个样本的概率分布。返回值为CRPS的值。
相关问题
给我计算CRPS的代码 R语言
以下是R语言实现CRPS的代码,需要使用数值积分函数integrate来进行积分计算:
```R
CRPS <- function(y_true, y_pred) {
n <- length(y_true)
crps <- 0
for (i in 1:n) {
integrand <- function(y) {
(y - y_true[i])^2
}
integral <- integrate(integrand, -Inf, Inf)$value
crps <- crps + (y_pred[i] - integral) ^ 2
}
crps <- crps / n
return(crps)
}
```
其中,y_true为真实值的一维数组,y_pred为模型预测的概率分布的二维数组,每行对应一个样本的概率分布。返回值为CRPS的值。
使用R语言给我计算CRPS的代码 并且讲解每一步的意思
好的,以下是使用R语言计算CRPS的代码,并将每一步的意思进行讲解:
```R
# 定义CRPS函数
CRPS <- function(y_true, y_pred) {
# 获取样本数量
n <- length(y_true)
# 初始化CRPS值
crps <- 0
# 对每个样本计算CRPS值
for (i in 1:n) {
# 定义被积函数
integrand <- function(y) {
(y - y_true[i])^2
}
# 使用数值积分函数计算积分值
integral <- integrate(integrand, -Inf, Inf)$value
# 将CRPS值累加到总值中
crps <- crps + (y_pred[i] - integral) ^ 2
}
# 计算平均CRPS值
crps <- crps / n
# 返回CRPS值
return(crps)
}
```
代码中使用了一个名为CRPS的函数来计算CRPS值。首先获取真实值y_true的长度n,然后初始化CRPS值crps为0。接下来,使用一个for循环来对每个样本计算CRPS值。
在每个循环中,首先定义了一个名为integrand的函数,这个函数是被积函数,即CRPS计算中的积分被积函数。这里的函数返回了一个实数,即(y - y_true[i])的平方,其中y为积分变量,表示预测概率分布的取值。
接下来,使用R语言中的integrate函数来计算积分值,这个函数接受三个参数:被积函数integrand、积分下限-Inf和积分上限Inf,返回值为一个列表,其中value字段为计算得到的积分值。这样就得到了CRPS计算中的第二步,即对每个样本计算积分值。
在计算得到积分值后,将CRPS值累加到总的CRPS值中。最后,除以样本数量n,得到平均CRPS值,并将其返回。完整的代码实现了CRPS指标的计算,并可以方便地用于评估模型的性能。