pi = (cls == pred[:, 5]).nonzero().view(-1)
时间: 2024-06-02 21:13:36 浏览: 43
This line of code is comparing the values in the "cls" tensor with the values in the sixth column (index 5) of the "pred" tensor. It then uses the "nonzero" function to get the indices of the elements in the resulting boolean tensor that are non-zero. This returns a tensor of shape (num_matches, 1). Finally, the "view" function is used to reshape the tensor into a 1D tensor of length "num_matches". The resulting tensor contains the indices of the elements in "pred" that have the same value as the corresponding elements in "cls".
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加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码
你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值,再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如:
```python
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')
X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)
```
sum(pred[:,np.newaxis]==y)
### 回答1:
这行代码的作用是统计模型预测结果与真实标签相等的数量。具体来说,pred是模型预测的结果,y是真实的标签,pred[:, np.newaxis]是将pred转换成列向量,这样才能与y进行比较。然后使用==运算符来比较pred和y是否相等,得到一个布尔类型的数组,其中True表示相等,False表示不相等。最后使用sum函数对这个布尔类型的数组进行求和,即可得到相等的数量。
### 回答2:
sum(pred[:,np.newaxis]==y)的作用是计算预测值(pred)中与真实值(y)相等的数量。
在代码pred[:,np.newaxis]==y中,pred是一个一维数组,而y是一个标量值。通过np.newaxis操作,将pred转化为一个二维数组,使得pred的shape为(len(pred),1),y的shape为(1,1)。这样做是为了方便比较和计算。
然后,使用==操作符进行比较,得到一个布尔值的二维数组。这个二维数组的每个元素代表了pred中的对应元素是否等于y。如果相等,则对应位置的元素为True,否则为False。
最后,使用sum函数对这个二维布尔数组进行求和操作。由于True可以被视为1,False可以被视为0,所以求和的结果就是pred中与y相等的数量。
举个例子来说,如果pred为[1, 2, 2, 3],y为2,那么pred[:,np.newaxis]==y的结果就是[[False], [True], [True], [False]],利用sum函数进行求和操作,结果为2,即pred中与y相等的元素数量为2。
这个一行代码的作用是帮助我们统计预测值中与真实值相等的数量,可以用来评估模型在测试集上的准确性。
### 回答3:
sum(pred[:, np.newaxis] == y)的意思是统计pred和y数组中相等的元素的个数。
其中pred是一个一维数组,y是一个二维数组。
pred[:, np.newaxis]的作用是将pred的维度由一维扩展为二维,扩展后的数组形状为(N,1),其中N是pred的长度。
所以pred[:, np.newaxis]的结果是一个包含N行、1列的二维数组。
pred[:, np.newaxis] == y的比较会对扩展后的二维数组和y进行逐元素的比较,返回一个布尔类型的二维数组,表示对应位置的元素是否相等。
最后,sum()函数对布尔类型的二维数组进行求和,得到相等元素的个数。
简而言之,sum(pred[:, np.newaxis] == y)的结果是pred和y中相等元素的个数。
这句代码通常用于衡量一个预测结果pred与目标值y的匹配程度。