基于numpy与pandas 输出loss_test的代码
时间: 2024-03-17 08:42:47 浏览: 26
假设你已经有了测试集的输入和输出数据,可以使用numpy计算损失值,然后使用pandas输出。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 假设你已经有了测试集的输入和输出,分别保存在X_test和y_test中
# 假设你的模型已经被训练好,并且保存在了model变量中
# 使用model对X_test进行预测,得到预测结果y_pred
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算损失值
loss_test = np.mean(np.square(y_pred - y_test))
# 使用pandas输出损失值
df = pd.DataFrame({'Loss Test': [loss_test]})
print(df)
```
这段代码中,首先使用numpy计算了测试集的预测值和真实值之间的平均平方误差(MSE),即损失值。然后使用pandas创建了一个数据框,将损失值输出。
相关问题
import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离
以下是将数据集和测试集分离的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv')
# 数据预处理
X = data.drop('target', axis=1).values
y = data['target'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_train = torch.from_numpy(y_train).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test).float()
```
以上代码中,我们使用了`sklearn`库的`train_test_split`函数将数据集分割成训练集和测试集。你可以根据需要调整`test_size`参数来确定测试集的比例。然后,我们将数据转换为`torch`张量以供模型使用。
希望这可以帮助到你!如果有任何其他问题,请随时问我。
# 进行测试 with torch.no_grad(): # 测试模式 model.eval() # 计算测试集上的损失 test_loss = 0 for i in range(len(input_test)): inputs = input_test[i] outputs = model(inputs) labels = output_test[i] # 计算损失 loss = criterion(outputs, labels) test_loss += loss.item() # 输出模拟值outputs print(f'Output{i}', outputs) print('Test Loss: %.4f' % (test_loss / len(input_test))) 对于这段代码,我想将每一步的outputs都以excel表格的形式输出,每个表格的命名方式为test_output_pred(i)
可以使用Python中的pandas库将输出数据保存为Excel表格。
首先,你需要导入pandas库。在代码开头添加以下语句:
```python
import pandas as pd
```
然后,可以在for循环中添加如下代码:
```python
# 将输出数据保存为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(outputs.detach().numpy(), columns=['predictions'])
# 将DataFrame对象保存为Excel文件
df.to_excel(f'test_output_pred{i}.xlsx', index=False)
```
这将使用detach()方法将输出数据从张量中分离出来,并将其转换为NumPy数组。然后,将其保存为包含一个列名为“predictions”的DataFrame对象。最后,将DataFrame对象保存为Excel文件,文件名使用f字符串来动态生成。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
with torch.no_grad():
# 测试模式
model.eval()
# 计算测试集上的损失
test_loss = 0
for i in range(len(input_test)):
inputs = input_test[i]
outputs = model(inputs)
labels = output_test[i]
# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)
test_loss += loss.item()
# 输出模拟值outputs
print(f'Output{i}', outputs)
# 将输出数据保存为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(outputs.detach().numpy(), columns=['predictions'])
# 将DataFrame对象保存为Excel文件
df.to_excel(f'test_output_pred{i}.xlsx', index=False)
print('Test Loss: %.4f' % (test_loss / len(input_test)))
```
这将在每次循环时将输出数据保存为Excel文件,文件名为test_output_pred(i).xlsx。