CARS=carspls(X,y,A,fold,method,num,selectLV,originalVersion,order)参数介绍

时间: 2023-05-28 12:03:56 浏览: 173
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使用K-Fold方法和普通方法训练和预测XGBoost模型的全套程序，包含数据文件

输入参数: - X: 数据矩阵，行表示样本数，列表示变量数 - y: 因变量，一维数组，长度为样本数 - A: 模型需要选择的变量数范围，例如[1,2,3,4,5]表示选择1至5个变量 - fold: 交叉验证的折数，一般取5或10 - method: 建模方法，可选'PLS'或'OPLS' - num: OPLS模型中的预测变量数目，当method为'OPLS'时需要指定 - selectLV: 指定PLS模型中的潜在变量数，当selectLV为0时，自动选择最优的潜在变量数 - originalVersion: 是否使用原版VIP，可选True或False - order: 变量重要性排序方式，可选'ascend'或'descend' 输出参数: - T: 训练样本的得分矩阵 - P: 与T对应的回归系数矩阵 - Q: 预测样本的得分矩阵 - B: 与Q对应的回归系数矩阵 - W: 变量权重矩阵 - VIP: 变量重要性排序结果 - RMSECV: 交叉验证均方根误差 - R2Y: 模型拟合优度 - R2Y_pred: 预测集拟合优度 - R2X: 变量解释度 - R2X_pred: 预测集变量解释度
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function CARS=carspls(X,y,A,fold,method,num,selectLV,originalVersion,order) 如何调用

[CARS,] = carspls(X, y, A, fold, method, num, selectLV, originalVersion, order); 其中，[CARS,] 表示函数可能返回结果CARS，并在括号中指定想要获取的部分（这里的逗号意味着可以选择只获取结果而不...

for f = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);

在每个fold（折）中，首先根据当前fold的索引f，将训练数据集Xtr和Ytr中对应的fold的样本排除掉，得到剩余的训练数据集Xbase和Ybase。 然后，根据当前fold的索引f，从训练数据集Xtr和Ytr中提取出...

pycaret中setup(data=x_train, test_data=x_test, target='label', fold=7)的fold参数

在 PyCaret 中，setup 函数的 fold 参数用于指定交叉验证的折数。交叉验证是一种评估模型泛化性能的技术，它将数据集分成 K 个互不重叠的子集，其中 K 就是交叉验证的折数。在每一轮交叉验证中，其中的一个子集被...

Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Xhold = Xhold_all; Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = []; Yhold = Yhold_all; Yhold(hold_fold_loc{f}) = []; Xcomb = [Xhold; Xval]; Ycomb = [Yhold; Yval]; label_S = unique(Yhold); label_U = unique(Yval); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);

- Yval = Ytr(fold_loc{f});：从 Ytr 中获取交叉验证折 f 的标签作为验证集。 - Xhold = Xhold_all;：将完整的保留样本集赋值给 Xhold。 - Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = [];：从 Xhold 中删除保留...

for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)

然后，在每个折叠循环中，通过 np.concatenate 将除了当前折叠之外的所有折叠样本合并为训练集 X_train_fold 和 y_train_fold。同时，将当前折叠样本作为验证集 X_val 和 y_val。 接下来，使用分类器的 train 方法...

def get_k_fold_data(k, i, X, y): assert k > 1 fold_size = X.shape[0] // k X_train, y_train = None, None for j in range(k): idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size) X_part, y_part = X[idx,:], y[idx] if j == i: X_valid, y_valid = X_part, y_part elif X_train is None: X_train, y_train = X_part, y_part else: X_train = nd.concat(X_train, X_part, dim=0) y_train = nd.concat(y_train, y_part, dim=0) return X_train, y_train, X_valid, y_valid 对代码进行注释

def get_k_fold_data(k, i, X, y): # 断言 k 的值必须大于 1 assert k > 1 # 计算每一折数据集的大小 fold_size = X.shape[0] // k # 初始化训练集和验证集的特征数据和标签数据 X_train, y_train = None, ...

pycaret中setup(data=x_train, test_data=x_test, target='label', fold=7)的target参数能设置多个吗

在 PyCaret 中，setup 函数的 target 参数用于指定数据集中的目标变量（即标签）。目标变量是需要进行预测的变量，因此在建模和评估中都会用到它。在默认情况下，target 参数只能指定一个目标变量。如果数据集中有多...

acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda) load(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); for j = 1 : nr_fold Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{j}, :); Yval = Ytr(fold_loc{j}); W = W_record{j}; for k = 1 : length(opt.Sim_scale) Sim_base = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Ybase), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); Sim_val = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Yval), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); V = pinv(Sim_base) * W; Ypred_val = test_V(V, Sim_val, Xval, Yval); acc_val(i, k) = acc_val(i, k) + evaluate_easy(Ypred_val, Yval) / nr_fold; end clear W; end clear W_record;

首先，acc_val 是一个大小为 length(opt.lambda) 行、length(opt.Sim_scale) 列的全零矩阵，用来存储每个参数组合下的准确率。 然后，通过一个外层循环遍历 opt.lambda，加载相应的模型文件。接下来，通过...

解释这段代码：for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores))

这段代码实现了一个 K 折交叉验证的过程，其中 X_train 是输入特征数据，y_train_forced_turnover_nolimited 是对应的标签数据。在每一次循环中，将数据集分成 K 份，每一份轮流作为验证集，其余 K-1 份作为训练集。...

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

- x_test, y_test: 测试集数据和标签。 该函数的输出包括： - trainedModel: 训练好的 PLS-DA 模型。 - rslt: 结果，包括训练和测试的预测结果和真实标签。 - sp: 预处理参数。 该函数的主要步骤如下： - 对输入...

%% training if (strcmp(task, 'train')) for i = 1 : length(opt.lambda) W_record = cell(1, nr_fold); for j = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{j}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; if (strcmp(opt.loss_type, 'OVO')) W = train_W_OVO([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'CS')) W = train_W_CS([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'struct')) W = train_W_struct([], Xbase, Ybase, Sig_dist(unique(Ybase), unique(Ybase)), opt.lambda(i)); else disp('Wrong loss type!'); return; end W_record{j} = W; save(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); end end end

这段代码是训练步骤的实现。 ...最后，将 W_record 保存到文件中，文件名根据不同的参数命名，以便后续使用。 请注意，这是对给定代码片段的解释，如果有其他函数或变量定义，请提供更多上下文。

# Create the grid search # Stratified to keep % of samples in each class in each fold cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=random) #5 fold cross validation grid = GridSearchCV(pipeline, param_grid=parameter, cv=cv) grid.fit(X_trn_data, y_trn_data)

接下来，调用grid对象的fit方法，将X_trn_data和y_trn_data作为参数传入，进行模型训练和交叉验证。在交叉验证过程中，数据集会被分成5份，每次使用其中4份作为训练集，1份作为验证集，共进行5次训练和验证。最终，...

注释以下代码 def k_fold(k, X_train, y_train, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_l_sum, valid_l_sum = 0.0, 0.0 for i in range(k): data = get_k_fold_data(k, i, X_train, y_train) train_ls, valid_ls = train(model, *data, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size) train_l_sum += train_ls[-1] valid_l_sum += valid_ls[-1] print("fold %d, train rmse: %.4f, valid rmse: %.4f" % (i, train_ls[-1], valid_ls[-1])) return train_l_sum / k, valid_l_sum / k

k 折交叉验证的训练过程，其输入包括：k 表示折数，X_train 表示训练数据集的特征，y_train 表示训练数据集的标签，num_epochs 表示训练模型的轮数，learning_rate 表示学习率，weight_decay 表示权重衰减参数，...

下面这段代码用了哪种数学建模方法fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()

其中，变量fold表示交叉验证折数，num_model_seed表示重复训练模型的次数。在每次交叉验证中，将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)分别作为模型的训练集和验证集，使用LightGBM模型进行训练，并在验证集上进行早...

#5折交叉验证 k = 5 mun_validation_samples = len(x_Train_normaliza) // k #np.random.shuffle(x_Train_normaliza) # validation_score = [] sum=0 import random for fold in range(k): validation_data = x_Train_normaliza[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] validation_data_label=y_Trainonehot[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] a=x_Train_normaliza[:mun_validation_samples * fold] b=x_Train_normaliza[mun_validation_samples * (fold+1):] training_data=np.append(a,b,axis=0) c=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] d= y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] training_label=np.append(c,d,axis=0) #training_label=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] + y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] #打散数据 index = [i for i in range(len(training_data))] random.shuffle(index) data = training_data[index] label = training_label[index] #开始训练 train_history=model.fit(x=data, #使用model.fit进行训练，训练过程存储在train_history变量里 y=label, epochs=2, batch_size=200,#每次处理200张 verbose=2)#显示训练过程 #model.train(training_data) validation_score = model.evaluate(validation_data,validation_data_label) validation_score_accuracy=validation_score[1] sum=sum+validation_score_accuracy print('validation_score=',validation_score_accuracy) validation_score_average=sum/k print('validation_score_average',validation_score_average)为什么np和model会报错

根据你提供的代码，我无法确定具体哪些地方出现了错误。但是，可以根据代码中使用到的库来推测可能的问题。 1. np 报错：如果是 numpy 库报错，有可能是你没有正确导入 numpy 库或者没有将其缩写为 np。...

请解释 for fold in range(2, 18): y_Pre1 = [] y_lbl1 = [] y_Pre = [[]] y_lbl = [[]]

这段代码使用了循环语句，使用变量fold从2到17进行循环，表示需要进行2到17次的操作。 在每次循环中，代码会创建4个空列表：y_Pre1、y_lbl1、y_Pre和y_lbl。 其中，y_Pre1和y_lbl1用于存储某些数据...

详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

# 从sentences中分离出x和y x, y = zip(*sentences) # 导入CountVectorizer词袋模型，并对x进行处理 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', #...

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