alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)修改代码

时间: 2023-06-18 11:07:17 浏览: 155
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slam-alphas:在德语场合中女性诗歌大满贯的定位应用

alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef = coef.round(decimals=2) 这样就可以将 coef 变量的小数位数改为 2 了。
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# Ridge trace analysis alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)

1. 首先定义了一组 alpha 值，使用 np.logspace() 函数生成了一个长度为 20 的 np.ndarray，其中 alpha 的取值范围在 1e-10 到 1e10 之间，以对数等比的方式进行分布。 2. 然后创建了一个空的 DataFrame coef，用于...

alphas=np.logspace(-2,2,50) test_scores1=[] test_scores2=[] for alpha in alphas: clf=ridge(alpha) scores1=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=5)) scores2=np.sqrt(cross_val_score(clf,train_X,train_y,cv=10)) test_scores1.append(1-np.mean(scores1)) test_scores2.append(1-np.mean(scores2)) #从图中找出正则化参数alpha为时，误差最小 plt.plot(alphas,test_scores1,color='red') plt.plot(alphas,test_scores1,color='green')

其中，alphas=np.logspace(-2,2,50) 生成了 50 个等比数列的正则化参数 alpha，接着使用循环遍历每个 alpha 值，对应地训练并使用交叉验证计算模型在训练数据上的误差，最后将误差结果保存到 test_scores1 和 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx',header=None,index_col=0) # 提取'1389163_at'这一行的数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data,axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是：'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values # 使用LassoCV进行交叉验证，选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1][:10] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] print('选择的重要自变量有：', important_genes)帮我改进一下这个代码，还有这个选择多少个自变量只能自己决定吗？不是模型决定多少变量吗

model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = ...

Lambdas = np.logspace(-3,3,100) #设置交叉验证的参数 Lasso_cv7 = LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000) Lasso_cv7.fit(X_train, y_train) #最佳alpha print(Lasso_cv7.alpha_)

- np.logspace(-3,3,100) 用于生成100个在10的负三次方到10的三次方之间对数均匀分布的数值，作为Lasso回归中参数alpha的备选取值。 - LassoCV(alphas = Lambdas, normalize = True, cv = 10, max_iter = 10000)...

alphas = 1-betas alphas_prod = torch.cumprod(alphas,0)解释

第二行 alphas_prod = torch.cumprod(alphas, 0)，表示对 alphas 沿着第 0 维（即行）进行累乘操作，并将结果赋值给新的变量 alphas_prod。这里假设 alphas 的形状为 (N, M)，则 alphas_prod 的形状也为...

def __init__(self,model,): super().__init__() self.model = model self.channels = self.model.channels self.self_condition = self.model.self_condition #条件控制 self.image_size = image_size #图片size self.objective = objective if beta_schedule == 'linear': betas = linear_beta_schedule(timesteps) elif beta_schedule == 'cosine': betas = cosine_beta_schedule(timesteps) else: raise ValueError(f'unknown beta schedule {beta_schedule}') alphas = 1. - betas alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0) alphas_cumprod_prev = F.pad(alphas_cumprod[:-1], (1, 0), value = 1.) timesteps, = betas.shape self.num_timesteps = int(timesteps) self.loss_type = loss_type

- alphas: alpha值，为1减去beta值 - alphas_cumprod: alpha值的累乘 - alphas_cumprod_prev: alpha值的前缀累乘 - num_timesteps: 时间步数 - loss_type: 损失函数类型 该初始化方法会将这些参数进行初始化，并...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV # 读入数据 data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx', header=None, index_col=0) # 提取指定基因的行数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data, axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是：'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) # 使用LassoCV进行交叉验证，选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] # 根据模型系数的大小，选择重要性较高的前k个自变量 k = 10 important_genes = important_genes[:k] print('选择的重要自变量有：', important_genes)我想要自动选择变量，不要自己指定变量个数

同时，参数cv设置为10，表示使用10折交叉验证。在这个过程中，LassoCV会自动选择alpha值，并且基于选择的alpha值对模型进行正则化，从而选择出重要的自变量。最终，我们可以根据模型系数的大小选择重要性较高的前k个...

path = reg.cost_complexity_pruning_path(X_train,y_train) ccp_alphas = path.ccp_alphas

这段代码是用来计算决策树的代价复杂度剪枝路径上的所有可能的 $\alpha$ 值。在sklearn库中，通过 cost_complexity_pruning_path() 函数可以获得决策树在不同 $\alpha$ 值下的误差和树的复杂度。其中，$\alpha$ 是...

alphas_prod = torch.cumprod(alphas,0)

这段代码的作用是对一个长度为num_steps的一维张量alphas进行累乘操作，得到一个新的长度为num_steps的一维张量alphas_prod。 具体分析如下： 1. torch.cumprod(alphas,0)：这个函数会对输入的张量alphas进行累乘...

为什么提示line 35, in <module> lasso = Lasso(alpha=lasso.alphas_[i]) AttributeError: 'Lasso' object has no attribute 'alphas_'

lasso_cv = LassoCV(cv=5, alphas=np.logspace(-3, 3, 1000)) lasso_cv.fit(X_scaled, y) # 最佳Lasso系数 best_alpha = lasso_cv.alpha_ # 获取各变量的贡献度 coefficients = lasso_cv.coef_ # 储存1000个lasso...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

这段代码中的问题是在计算损失函数值时，使用了同一个参数 lasso.coef_ 两次，应该将第二次的 lasso.coef_ 改为 lasso.coef_path_[-1]。修改后的代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...

alphas_prod_p = torch.cat([torch.tensor([1]).float(),alphas_prod[:-1]],0)代码分析

这行代码的作用是将一个包含浮点数的PyTorch张量 alphas_prod 中的每个元素都乘以前一个元素，然后在新的张量 alphas_prod_p 中返回这些乘积。具体来说，这行代码会创建一个新的张量 alphas_prod_p，其中第一...

看看这段代码有什么问题：import copy import cv2 import numpy as np image_warp = cv2.imread('../data/image_warp.jpg') # 获取透视后图像 pano = copy.deepcopy(image_warp) pano[0:left.shape[0], 0:left.shape[1]] = left # 融合区域左右边界 x_right = left.shape[1] x_left = int(583) rows = pano.shape[0] # 计算权重 alphas = np.array([x_right - np.arange(x_left, x_right)] * rows) / (x_right - x_left) # 创建全 1的 3维矩阵 alpha_matrix = np.ones((alphas.shape[0], alphas.shape[1], 3)) alpha_matrix[:, :, 0] = alphas alpha_matrix[:, :, 1] = alphas alpha_matrix[:, :, 2] = alphas # 图像融合 pano[0:rows, x_left:x_right] = left[0:rows, x_left:x_right] * alpha_matrix \ + image_warp[0:rows, x_left:x_right] * (1 - alpha_matrix) cv2.imwrite('../tmp/pano.jpg', pano)

这段代码没有问题，它主要是导入了一些Python库和读取了一张图片。其中，copy库用于复制对象，cv2库是OpenCV图像处理库，numpy库用于进行科学计算。读取的图片是'image_warp.jpg'，并保存在image_warp变量中。

alphas_bar_prev = F.pad(alphas_bar, [1, 0], value=1)[:T]

This line of code pads the tensor alphas_bar with a value of 1 at the beginning and then selects the first T elements of the resulting tensor. The purpose of this operation is to shift the ...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).init() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output class DenseAttentionLayer(nn.Module): def init(self, input_size, return_alphas=True, name=None, num_heads=1): super(DenseAttentionLayer, self).init() self.return_alphas = return_alphas self.name = name self.num_heads = num_heads # If input comes with a hidden dimension (e.g. 5 features per gene) # print("len(input_size): ",len(input_size)) # 2 if len(input_size) == 3: self.feature_collapse = nn.Linear(input_size[-1], 1) input_size = (input_size[0], input_size[1]) self.attention = SelfAttention(input_size=1, num_heads=1) def forward(self, inputs): print("inputs.shape: ",inputs.shape) # torch.Size([128, 706]) output = self.attention(inputs) if self.return_alphas: alphas = F.softmax(output, dim=1) return torch.mul(inputs, alphas), alphas else: return output 对于上述代码其中numheads=1 headsize=1

这段代码实现了一个自注意力层（Self-Attention Layer）和一个稠密...如果return_alphas为True，则也返回注意力权重。 需要注意的是，这里的num_heads和head_size都被设置为1，因此实际上并没有使用多头自注意力机制。

x_seq = p_sample_loop(model,dataset.shape,num_steps,betas,one_minus_alphas_bar_sqrt)代码分析

for i in range(num_steps): if i == 0: x = np.random.randint(model.n_vocab, size=shape[0]) else: logits = model.predict(x) probs = softmax(logits / betas[i-1]) x = sample_from_probs(probs) x_...

解释代码：def CheckId(s): lista = [] if s[0] == '_' or s[0].isalpha(): for i in s[1:]: if i == '_' or i.isalpha() == True or i in '0123456789': lista.append(1) if len(lista) == len(s)-1: return 0 else: return 1 else: return 2 s = input() a = CheckId(s) if a == 2: print('Error. First char must be alphas or _.') if a == 1: print('Error. Other chars must be alphas number or _.') if a == 0: print('Valid identifier.')

这段代码定义了一个名为 CheckId 的函数，用于检查一个字符串是否为有效的标识符。标识符是在程序中用来表示变量、函数、类等命名的标识符，它必须符合一定的命名规则。 函数的参数是一个字符串 s，它表示需要检查...

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。