解释代码preds = [i[0] for i in res] ys = [i[1] for i in res] accs = [] f1s = [] for pred, y_ in zip(preds, ys): acc = metrics.accuracy_score(y_, (pred > 0.5) * 1) f1 = metrics.f1_score(y_, (pred > 0.5) * 1) accs.append(acc) f1s.append(f1) mean_accuracy = np.mean(accs) std_accuracy = np.std(accs) mean_f1 = np.mean(f1s) std_f1 = np.std(f1s)
时间: 2024-04-18 12:29:55 浏览: 16
这段代码的作用是计算模型的准确率(accuracy)和 F1 分数(F1 score)的均值和标准差。
首先,通过列表推导式将 `res` 中的每个元素的第一个值提取出来,存储在 `preds` 列表中。然后,将 `res` 中每个元素的第二个值提取出来,存储在 `ys` 列表中。
接下来,定义了两个空列表 `accs` 和 `f1s` 用于存储每个样本的准确率和 F1 分数。
通过使用 `zip()` 函数将 `preds` 和 `ys` 进行迭代,每次迭代获取一个 `pred` 和一个 `y_`。在每次迭代中,通过比较 `pred` 是否大于阈值 0.5,并将结果转换为整数(0 或 1)来计算准确率和 F1 分数。这里使用了 `metrics.accuracy_score()` 和 `metrics.f1_score()` 函数来计算准确率和 F1 分数。
计算得到的准确率和 F1 分数分别添加到 `accs` 和 `f1s` 列表中。
最后,通过使用 NumPy 库中的函数,计算 `accs` 和 `f1s` 的均值和标准差,分别存储在 `mean_accuracy`、`std_accuracy`、`mean_f1` 和 `std_f1` 变量中。
相关问题
#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms
这段代码中存在两个问题:
1. 在第一部分代码中(make predictions),你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量,需要先定义它。
2. 在第二部分代码中(calculate rmse),你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量,需要先定义它。
此外,你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面,否则在计算 RMSE 时会报错。
以下是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
# define 'train' and 'valid' variables first
# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
b = a/103
preds.append(b)
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
a = preds[i:i+103].sum()
b = a/103
preds_valid.append(b)
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))
```
这样就可以避免上述错误了。
preds = torch.max(outputs, 1)[1]
这行代码是在PyTorch中用来获取模型输出中每个样本的预测结果的索引。具体来说,假设outputs是模型的输出,它的第一维是样本维度,第二维是类别维度,那么torch.max(outputs, 1)将会返回一个元组,第一个元素是每个样本在第二维上的最大值,第二个元素是每个样本在第二维上最大值的索引。因为我们通常只需要知道每个样本最有可能的预测结果,所以我们使用[1]索引取出每个样本的预测结果的索引。最终,preds将会是一个大小为(batch_size,)的张量,其中每个元素表示一个样本的预测结果的索引。