怎么把预测值通过简单的代码放进阵列里?
时间: 2024-05-14 17:14:35 浏览: 13
假设你有一个预测值为5的变量,想把它放进一个长度为10的数组中,可以使用以下代码:
```
prediction = 5
array = [0] * 10
array[0] = prediction
```
这里首先定义了预测值为5的变量prediction,然后创建了一个长度为10、元素都为0的数组array。接着将预测值放进数组的第一个位置,即array[0]。如果你想将预测值放进其他位置,只需要修改数组下标即可。
相关问题
SVM进行数字预测值的简单代码
好的,我可以为您提供 SVM 进行数字预测值的简单代码。以下是一个示例代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 初始化 SVM 模型
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])
print(result)
```
请注意,代码使用 scikit-learn 库实现 SVM,并使用 digits 数据集进行训练和预测。您可以将此代码用作模板,并根据需要进行修改。
想把预测值画出来怎么添加代码
你可以在这段代码的最后加上以下代码来绘制预测结果和真实结果的图像:
```
an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化
output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化
figure;
plot(output_test(1,:), 'b-o');
hold on;
plot(an(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');
```
这段代码会将预测结果和真实结果都进行反归一化处理,然后使用plot函数绘制出预测结果和真实结果的图像,方便进行对比和分析。