function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y) % 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式 y_fit = y_fit(:); z = z(:); % 构造矩阵 A 和向量 b A = [y_fit, z, ones(size(y_fit))]; b = [y(:); 1]; % 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b w = lsqnonneg(A, b); % 计算预测值 y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z; end；工作区中已有变量数据，但为何说需要更多的输入参数才能运行

根据你提供的代码，函数`linear_combination`需要三个输入参数：`y_fit`、`z`和`y`。其中，`y_fit`和`z`都需要展开成向量形式。如果你已经在工作区中定义了这三个变量，那么你可以直接调用该函数并传入这三个变量作为输入参数，例如：

[w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y);

如果你没有定义这三个变量，那么你需要先定义它们并赋值，然后再调用`linear_combination`函数。

相关问题

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_tree_pred, validation_data=(X_test, y_test_onehot), epochs=2, batch_size=32) # history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

这段代码中的模型训练和预测部分没有提供完整代码，因此无法直接画出loss曲线。建议补充完整代码后使用以下代码进行loss曲线的可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128)

plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend()
plt.show()

其中`history.history['loss']`表示训练集上的损失，`history.history['val_loss']`表示测试集上的损失。

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_tree_pred, validation_data=(X_test, y_test_onehot), epochs=2, batch_size=32) # history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)；画它的loss曲线python

可以使用Matplotlib库来画出该模型的loss曲线，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练集和验证集的loss曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='validation')
plt.title('Model Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

请将该代码放在你的模型训练代码的后面，即在模型训练结束后使用。这样就可以得到该模型的loss曲线图了。