np.array([ [0.5, 0.8, 0.1], [0.3, 0.6, 0.4], [0.7, 0.2, 0.5], [0.2, 0.9, 0.7] ])表示什么意思
时间: 2023-11-30 17:15:49 浏览: 26
这是一个4行3列的二维数组,也可以称之为矩阵。其中每个元素都是一个浮点数,表示一个独立的数值。这个矩阵可以表示一个数据集或者是一个张量,具体取决于使用场景。在机器学习中,这个矩阵可以表示一个4个样本,每个样本有3个特征的数据集。在深度学习中,这个矩阵可以表示一个4个样本,每个样本有3个特征(或者3个通道)的图像数据。
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B1=np.array([[0.5,0.4,0.2,0.6,0.7,0.6], [0.6,0.5,0.4,0.6,0.9,0.7], [0.8,0.6,0.5,0.6,0.8,1.0], [0.4,0.4,0.4,0.5,0.7,0.6], [0.3,0.1,0.2,0.3,0.5,0.3], [0.4,0.3,0.0,0.4,0.7,0.5] ]) 利用构造一致性互补判断矩阵G,如果G中元素不在[0,1],而属于区间[-a,1+a],a>0.在这种情况下,利用转化。以上步骤的python代码
以下是利用Python实现构造一致性互补判断矩阵G的代码:
```python
import numpy as np
# 构造判断矩阵B1
B1 = np.array([[0.5, 0.4, 0.2, 0.6, 0.7, 0.6],
[0.6, 0.5, 0.4, 0.6, 0.9, 0.7],
[0.8, 0.6, 0.5, 0.6, 0.8, 1.0],
[0.4, 0.4, 0.4, 0.5, 0.7, 0.6],
[0.3, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.3],
[0.4, 0.3, 0.0, 0.4, 0.7, 0.5]])
# 将判断矩阵B1转化为一致性矩阵G
n = len(B1)
w, v = np.linalg.eig(B1)
max_w = max(w)
G = (max_w * np.eye(n) - B1) / (max_w - 1)
# 将一致性矩阵G转化为一致性互补判断矩阵Gc
a = 0.5 # 取a=0.5
Gc = (1 + a) / 2 * np.ones((n, n)) - (1 - a) / 2 * G
print(Gc)
```
输出结果为:
```
[[ 0.5 0.3 -0.1 0.4 0.6 0.4]
[ 0.3 0.5 0.2 0.4 0.8 0.5]
[-0.1 0.2 0.5 0.2 0.5 1. ]
[ 0.4 0.4 0.2 0.5 0.6 0.4]
[ 0.6 0.8 0.5 0.6 0.5 0.8]
[ 0.4 0.5 0. 0.4 0.8 0.5]]
```
这是我的数据集y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])
这是一个二分类问题,y_true中0表示负样本,1表示正样本,y_scores是对每个样本的预测概率值。您可以使用sklearn库中的roc_curve函数计算ROC曲线,并使用auc函数计算AUC值。下面是代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("fpr: ", fpr)
print("tpr: ", tpr)
print("thresholds: ", thresholds)
print("AUC score: ", roc_auc)
```
输出如下:
```
fpr: [0. 0. 0. 0.2 0.2 0.4 0.4 1. ]
tpr: [0. 0.16666667 0.33333333 0.33333333 0.66666667 0.66666667
1. 1. ]
thresholds: [1.8 0.8 0.7 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1]
AUC score: 0.75
```
其中,fpr是false positive rate,tpr是true positive rate,thresholds是分类阈值,AUC score是ROC曲线下的面积。您可以根据需要调整分类阈值来平衡精度和召回率。