logit = smf.logit(formula='Purchased ~ Age + EstimatedSalary + Gender', data = data) results = logit.fit() print(results.summary())

时间: 2024-03-30 11:34:15 浏览: 112
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新建一个雇员类，它的数据成员有雇员代号，年龄，工资，性别， 姓名，输入雇员资料方法，打印雇员资料方法。

这是一个Python代码段，使用了Statsmodels库中的广义线性模型（GLM）模块中的logit函数和fit方法，对数据集data中的Purchased、Age、EstimatedSalary、Gender四个变量之间的关系进行了逻辑回归分析，并输出了结果摘要。更具体地说，logit函数用于创建一个逻辑回归模型，其formula参数指定了因变量Purchased和自变量Age、EstimatedSalary、Gender之间的关系。data参数指定了数据集，这里是一个Pandas DataFrame对象。fit方法用于拟合模型，返回一个包含模型拟合结果的对象results。summary方法用于输出模型的结果摘要，包括各个系数的估计值、标准误、t值、p值等指标，以及模型的解释能力和拟合优度等统计信息。这些信息可以帮助我们评估模型的有效性和可解释性，进行模型优化和预测分析。
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Logit.zip_logistic 回归_logistic分析_logistic回归_logit matlab_matlab中

在标题和描述中提到的"Logit.zip_logistic 回归_logistic分析_logistic回归_logit matlab_matlab中"，显然讨论的是在MATLAB环境中进行的Logistic回归分析。 MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合数值计算和数据...

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))

这是一个用于生成数据并进行二项式回归、logistic回归和线性回归的Python代码。其中，n为样本量，p为自变量个数，x是从正态分布中随机生成的样本数据，beta是一个1到p的向量，z是x和beta的点积，condprob是z的累积...

import numpy as np from scipy.stats import norm, binom from statsmodels.api import families #glm n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params)) print(prop_mat)

然后分别使用 probit、logit 和 identity 这三种链接函数对 y 进行了广义线性模型的拟合，得到了三组系数，分别存储在 coef_mat 和 prop_mat 中。其中 coef_mat 是一个 10x3 的矩阵，每一列代表一个链接函数的系数...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改

要修改代码以适应输入16张图像，您需要进行以下更改： 1. 将 BATCH_SIZE 的值从 1 改为 16。 2. 修改图像张量的形状，使其与新的批量大小匹配。将 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 改为 image = ...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) 这里将BATCH_SIZE = 1 改为BATCH_SIZE = 16还需要修改什么

如果您将 BATCH_SIZE 从 1 修改为 16，那么您还需要相应地修改以下几个地方： 1. 修改 tf.reshape() 的参数：将 [1, 208, 208, 3] 修改为 [16, 208, 208, 3]，以匹配新的 BATCH_SIZE。...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))

这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先，使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合，得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, ...

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码存在以下几个错误： 1. 缺少必要的库导入语句，例如import tensorflow as tf，import numpy as np，import xlsxwriter，from PIL import Image等。 2. 在evaluate_one_image()函数中，缺少了...

逐句解释此代码超详细fit.logit<-glm(class~.,data=df.train,family=binomial()) summary(fit.logit) prob<-predict(fit.logit,df.validate,type="response") logit.pred<- factor(prob > .5,levels = c(FALSE,TRUE),labels=c("benign","malignant")) logit.perf<-table(df.validate$class,logit.pred, dnn=c("Actual","Predicted")) logit.perf

1. fit.logit(class~.,data=df.train,family=binomial())：这一行代码定义了一个逻辑回归模型，使用glm()函数训练，其中class是因变量，~.表示使用所有的自变量（除了因变量）来训练模型，data=df.train...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

1. 在导入input_data和model模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。 2. evaluate_one_image函数中的image_array参数未定义。 3. 在evaluate_images函数中，tf.train.Coordinator()和tf.train....

for(i in 1:nsimu){ aa=data[order(runif(ss)),] A0=aa[c(1:ss0),] A1=aa[-c(1:ss0),] model.1=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 手机运营商 + 网络状况 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.2=glm(是否点击 ~ 平台编码+ 竞拍底价 + 是否为全插屏广告 + 设备制造商 + 时段 ,family=binomial(link=logit),data=A0) model.3=glm(是否点击 ~ 是否为全插屏广告 ,family=binomial(link=logit),data=A0) pred.1=predict(model.1,A1) pred.2=predict(model.2,A1) pred.3=predict(model.3,A1) Y=A1$是否点击 auc.1=roc(Y,pred.1)$auc auc.2=roc(Y,pred.2)$auc auc.3=roc(Y,pred.3)$auc AUC[i,]=c(auc.1,auc.2,auc.3) }

这段代码中，首先通过order(runif(ss))来产生一个长度为ss的随机序列，然后使用该序列对原始数据data进行随机重排，得到一个新的数据集aa。接着，将aa按照ss0的比例分成两个数据集A0和A1，用A0来...

Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())在这个模型基础上回答What is the adjusted hazard ratio and its associated 99% confidence interval of a 30-year old person v.s. a 25 year-old person? Interpret your results.

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解释 def call(self, inputs): output_original_logit=inputs[0] output_reconstruction_logit=inputs[1] loss = self.vae_loss(output_original_logit,output_reconstruction_logit) self.add_loss(loss, inputs=inputs) return output_original_logit

其中，inputs包含两个参数，分别是output_original_logit和output_reconstruction_logit。这个函数会调用另一个名为vae_loss的函数，计算输入的损失值，然后将该损失值添加到模型的损失列表中。最后，这个函数返回...

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请解释这段代码：import statsmodels.api as sm data_final_list=data_final data_final_list['y'] = data_final_list['y'].apply(lambda x: 1 if x == 'yes' else 0) print(data_final['y'].unique) X_final=data_final_list[cols] y_final=data_final_list['y'] logit_model=sm.Logit(y_final,X_final) logit_model.raise_on_perfect_prediction = False result=logit_model.fit() print(result.summary().as_text)

7. 创建一个Logit对象logit_model，其中第一个参数为目标变量y_final，第二个参数为特征变量X_final。 8. 关闭因为数据完美预测而引发异常的选项。 9. 调用fit()方法拟合模型，并将结果保存在result中。 10. 调用...

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看起来您正在使用Python编写一个逻辑回归模型。在这段代码中，您首先导入所需的库，...最后，您使用statsmodels.api库中的Logit函数来拟合逻辑回归模型，并将结果存储在名为"result"的变量中。您还打印了模型的摘要。

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

mixup_data, mixup_target = mixup_fn(data, target) # 数据增强 optimizer.zero_grad() output = model(mixup_data) loss = criterion(output, mixup_target) if use_dp: loss.backward() torch.nn.utils....

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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩