data[:train_set_size,-1,:]

时间: 2024-01-15 17:05:55 浏览: 101
这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集,具体来说,它选取了: 1. 在第一个维度上,从0到`train_set_size`(不包括`train_set_size`)的所有数据; 2. 在第二个维度上,选取最后一列数据(即倒数第1列); 3. 在第三个维度上,选取所有数据。 可以看出,这个表达式选取了一个三维数组的子集,其中每个样本只有最后一列数据(即第二个维度的最后一列),通常这个子集是用于训练机器学习模型的目标数据(即输出数据)。
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data[:train_set_size,:-1,:]

这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集,具体来说,它选取了: 1. 在第一个维度上,从0到`train_set_size`(不包括`train_set_size`)的所有数据; 2. 在第二个维度上,从第0列到倒数第2列(不包括最后一列)的所有数据; 3. 在第三个维度上,选取所有数据。 可以看出,这个表达式选取了一个三维数组的子集,并去掉了每个样本的最后一列数据(即第二个维度的最后一列),通常这个子集是用于训练机器学习模型的特征数据(即输入数据)。

set.seed(123) shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] 详细讲讲每条代码

好的,我来详细讲解一下每条代码的作用: ``` set.seed(123) ``` 这条代码是为了设置随机数生成器的种子,确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这样做的目的是为了方便我们重复实验,比较不同算法的效果。 ``` shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] ``` 这条代码是将数据集 `d` 打乱顺序。具体来说,我们使用 `sample(nrow(d))` 生成了一个长度为数据集行数的随机序列,然后将 `d` 按照这个随机序列重新排列。 ``` train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size ``` 这两条代码是计算训练集和测试集的大小。具体来说,我们将数据集分成了训练集和测试集两部分,其中训练集占数据集的 70%,测试集占数据集的 30%。 ``` train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] ``` 这两条代码是将打乱顺序后的数据集划分成训练集和测试集。具体来说,我们将前 `train_size` 行作为训练集,后 `test_size` 行作为测试集。 总的来说,这段代码的作用是将数据集打乱顺序,并将其分成训练集和测试集,以便我们可以用训练集来训练模型,用测试集来评估模型的性能。

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% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

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