用theta 和 train 或者 test 的 x input 的 vandermonde 矩阵 相乘得到拟合的预测值
时间: 2024-03-25 09:41:53 浏览: 24
在使用theta和train或test的x input的Vandermonde矩阵相乘进行预测时,需要按照以下步骤进行:
1. 首先,根据输入的x值,使用numpy库中的vander函数生成Vandermonde矩阵,例如:
```python
import numpy as np
# 生成一个一维数组x
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 生成Vandermonde矩阵
X = np.vander(x, N=3, increasing=True)
# 输出Vandermonde矩阵
print(X)
```
在这个例子中,我们生成了一个一维数组x,然后使用vander函数生成了一个3阶的Vandermonde矩阵X,其中increasing参数表示是否按照递增顺序排列。
2. 接着,根据训练集或测试集的输入x和对应的theta值,使用dot函数进行矩阵相乘,得到预测值,例如:
```python
import numpy as np
# 假设我们已经得到了theta的值
theta = np.array([1, 2, 3])
# 假设我们已经得到了测试集的输入x的值
x_test = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 生成Vandermonde矩阵
X_test = np.vander(x_test, N=3, increasing=True)
# 预测值
y_predict = np.dot(X_test, theta)
# 输出预测值
print(y_predict)
```
在这个例子中,我们假设已经得到了theta的值和测试集的输入x的值,然后使用vander函数生成了测试集的Vandermonde矩阵X_test,最后使用dot函数进行矩阵相乘,得到预测值y_predict。