这行代码报错 pred_mat = np.zeros(((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1, nClass, nClass))

这行代码报错的原因是 `((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1)` 这部分计算结果是一个浮点数，而 `np.zeros()` 函数需要接受一个整数作为参数来创建一个指定大小的零矩阵。你可以尝试将计算结果转换为整数，例如使用 `int()` 函数来进行强制类型转换：

pred_mat = np.zeros((int((EsNoHigh-EsNoLow)/Gap+1), nClass, nClass))

这样应该可以解决这个报错问题。

相关问题

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db def predict(self, X): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) y_pred_cls = np.where(y_pred >= 0.5, 1, 0) return y_pred_cls def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 的含义

这段代码是一个二分类的逻辑回归模型的训练和预测过程。其中train函数用于训练模型，输入的X是一个n*m的矩阵，其中n是样本数，m是特征数；y是一个长度为n的向量，表示每个样本的标签；num_iterations表示迭代次数；regularization表示正则化方式，可以是'l1'或'l2'；reg_strength表示正则化项的强度；learning_rate表示学习率。predict函数用于对新的样本进行预测，输入的X是一个n*m的矩阵，输出的y_pred_cls是一个长度为n的向量，表示每个样本的预测标签。sigmoid函数是逻辑回归中常用的激活函数，用于将线性模型的输出映射到0到1之间的概率值。在训练过程中，先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率，然后通过梯度下降更新权重和偏置，使得损失函数最小化。在更新权重和偏置时，如果使用了正则化，就需要加上正则化项。

mask_pred = np.zeros(binary_mask.shape) mask_count = np.zeros(binary_mask.shape)

这段代码是创建两个新的numpy数组`mask_pred`和`mask_count`，它们的形状与`binary_mask`相同，且元素均为0。

`mask_pred`用于存储模型对二进制掩膜的预测结果，`mask_count`用于记录每个像素点被预测的次数。在模型训练期间，每次对一个输入样本进行预测时，模型会更新`mask_pred`中对应像素点的预测结果，并将`mask_count`中对应像素点的值加1。这样可以在训练结束后，对`mask_pred`进行平均处理，得到每个像素点的最终预测结果，以提高模型的稳定性和准确性。