unction selected = selectLeader(REP) % Roulette wheel 轮盘赌 prob = cumsum(REP.quality(:,2)); % Cumulated probs 累积问题 sel_hyp = REP.quality(find(rand(1,1)*max(prob)<=prob,1,'first'),1); % Selected hypercube 选择超立方体 % Select the index leader as a random selection inside that hypercube 在该超立方体内随机选择索引前导 idx = 1:1:length(REP.grid_idx); selected = idx(REP.grid_idx==sel_hyp); selected = selected(randi(length(selected))); end

这段代码是一个选择领导者（leader）的函数实现，使用了轮盘赌算法。下面是代码的解释：

1. 首先，根据个体的质量指标（quality）计算累积概率分布prob，其中REP.quality(:,2)表示个体的质量指标，cumsum函数用于计算累积和。

2. 然后，使用随机数rand(1,1)生成一个随机数，并将其与累积概率分布prob进行比较。find函数用于找到第一个满足条件 rand(1,1)*max(prob)<=prob 的索引值，表示被选中的超立方体（sel_hyp）。

3. 接下来，根据选中的超立方体（sel_hyp），从 REP.grid_idx 中选择相应的索引值（selected）。REP.grid_idx 是一个表示超立方体索引的向量。

4. 最后，如果超立方体内有多个索引值，则使用randi(length(selected))随机选择一个索引值作为最终的领导者索引。

综上所述，该函数使用轮盘赌算法根据个体的质量指标来选择一个领导者索引。选择的概率与个体的质量指标成正比，质量指标较高的个体被选中的概率也更大。

相关问题

unction load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 线性回归模型的RMSE: 4.928602182665355 决策树回归模型的RMSE: 3.2273949915330395 随机森林回归模型的RMSE: 2.8109631609391226

这段提示信息的意思是，函数load_boston已经被弃用了，在1.0版本中已经弃用，在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题，因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。如果要研究和教育有关伦理问题的数据科学和机器学习，可以从原始来源获取数据集。此外，还提供了替代数据集，包括加利福尼亚房屋数据集和埃姆斯房屋数据集。最后，给出了三种模型的RMSE值。

unction res = Query(obj,message) % write the query WriteWithoutChecks(obj,message); % read the response res = char(ReadRaw(obj)); % throw away the last byte because it is a \n res = res(1:end-1); end

这段代码是一个 MATLAB 类中的一个方法，其作用是向某个设备发送一个查询指令，然后读取并返回设备的响应结果。

具体来说，它的输入参数是 `obj` 和 `message`，其中 `obj` 是一个 MATLAB 中的对象，`message` 是一个字符串，表示要发送的查询指令。

函数首先调用 `WriteWithoutChecks` 方法向设备写入查询指令，然后调用 `ReadRaw` 方法从设备中读取响应结果。`ReadRaw` 方法返回的是一个 uint8 类型的数组，因此需要将其转换成 char 类型的字符串。

最后，函数将字符串的最后一个字符（通常是一个换行符）去掉，然后将结果返回。