解释一下代码，代码yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[yHat] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

时间: 2024-04-26 17:20:48 浏览: 136
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yhat-ruby:Yhat API的Ruby包装

这段代码主要是用来进行局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）的测试和可视化。下面是对代码的解释： - 第一行代码将输入数据集 xArr 转换成一个数组，并且按照第二列（下标为1）的元素进行排序，返回排序后的索引值 yHat。 - 第二行代码根据 yHat 的索引值重新排序 xArr，并且将排序后的结果保存在 xSort 中。 - 第三行代码调用 lwlrTest 函数对排序后的数据集 xSort 进行局部加权线性回归，并且返回预测值 yHat。 - 第四行代码使用 matplotlib 库将排序后的第二列数据 xSort[:,1] 和预测值 yHat 画成蓝色的线条。 需要注意的是，这里的 lwlrTest 函数是一个自定义的函数，它接受三个参数：排序后的数据集 xSort、原始数据集 xArr 和目标变量 yArr，以及一个可选参数 k，表示核函数的带宽。 LwlrTest 函数的作用是对每个样本点进行局部加权线性回归，并且返回预测值。
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Python库 yhat-0.6.0 在 PyPI 官网发布

yhat.plot(...)#假定plot是该包提供的一个绘图函数 6. 版本控制 在本例中，包的版本是0.6.0。在软件开发中，版本控制是非常重要的一部分，它允许开发者跟踪软件的不同阶段，管理不同版本的特性、bug修复和性能...

帮我看看哪里有错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[srtInd] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

srtInd = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[srtInd] yHat = lwlrTest(xSort, xArr, yArr, k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue') plt.show() 请注意，这里我添加了几个函数，包括 ...

显示错误为 x and y can be no greater than 2-D, but have shapes (200,) and (200, 1, 1)，代码如下yHat = [] for i in range(len(xArr)): yHat.append(lwlr(xArr[i], xArr, yArr, 0.003)) plt.plot(array(xArr)[:,1],yHat) plt.show()

yHat = np.array(yHat).reshape(len(xArr), 1) 这会将 yHat 数组从形状为 (200,1,1) 的三维数组转换为形状为 (200,1) 的二维数组。现在你可以使用 plot() 函数绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图了： ...

def standRegres(xArr,yArr): xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T xTx = xMat.T*xMat#计算xTx if linalg.det(xTx) == 0.0:#判断行列式是否为0 print("This matrix is singular, cannot do inverse") return ws = xTx.I * (xMat.T*yMat)#计算回归系数 return ws from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields dataMat = []; labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr =[] curLine = line.strip().split('\t') for i in range(numFeat): lineArr.append(float(curLine[i])) dataMat.append(lineArr) labelMat.append(float(curLine[-1])) return dataMat,labelMat ##测试线性回归 xArr,yArr=loadDataSet('ex0.txt') xArr[0:2] ws=standRegres(xArr,yArr)#计算回归系数 xMat=mat(xArr) yMat=mat(yArr) #绘散点图 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],yMat.T[:,0].flatten().A[0])#.A转变为数组 xCopy=xMat.copy() xCopy.sort(0)#维度，行排序 yHat=xCopy*ws ax.plot(xCopy[:,1],yHat) plt.show #求预测值和真实值的相关系数 yHat1=xMat*ws corrcoef(yHat1.T,yMat) 如何处理ex0.txt里的文件不出现could not convert string to float: 'M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15'的报错

这个报错意味着你的代码无法将文件中的字符串转换为浮点数。这是因为在ex0.txt中，每行最后一个字段是一个字符串，而不是一个浮点数。你需要确保将该字段排除在读取数据的过程中。你可以修改loadDataSet函数，如下所...

帮我看看代码错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = [] for i in range(len(xArr)): yHat.append(lwlr(xArr[i], xArr, yArr, 0.003)) plt.plot(array(xArr)[:,1],yHat) plt.show()

2. 在绘制原数据散点图时，代码使用了 array() 函数将 xArr 和 yArr 转换为数组，但是缺少了对该函数的导入，可以在代码开头添加以下语句导入 numpy 包，并使用 np.array() 函数代替 array() 函数。 import ...

代码哪里有错误，代码#编写误差计算函数 def error(xArr, yArr, yHat): return sum((yArr - yHat) ** 2) # 训练LWLR模型并计算误差 def trainLWLR(xArr, yArr, k): m = shape(xArr)[0] yHat = zeros(m) for i in range(m): yHat[i] = lwlr(xArr[i], xArr, yArr, k) return error(xArr, yArr, yHat) # 加载数据 xArr, yArr = loadDataSet('abalone.txt') # 比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值 k_list = [0.1, 1, 10] for k in k_list: print('k={}'.format(k)) print('train error: {:.2f}'.format(trainLWLR(xArr, yArr, k)))

根据您提供的代码，我看不到完整的实现，但是从代码中缺少lwlr函数的实现。lwlr函数是LWLR模型的核心，需要定义它才能运行trainLWLR函数。您需要确保在运行trainLWLR函数之前，已经定义了lwlr函数。 另外...

def xgboost_forecast(train, testX): # transform list into array train = asarray(train) # split into input and output columns trainX, trainy = train[:, :-1], train[:, -1] # fit model model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000) model.fit(trainX, trainy) # make a one-step prediction yhat = model.predict(asarray([testX])) return yhat[0]什么意思哦

这是一个使用 XGBoost 模型进行时间序列预测的 Python 函数。具体来说，它接受一个训练集 train 和一个测试数据 testX。训练集应该是一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，最后一列代表该样本...

#编写误差计算函数 def error(xArr, yArr, yHat): return sum((yArr - yHat) ** 2) # 训练LWLR模型并计算误差 def trainLWLR(xArr, yArr, k): m = shape(xArr)[0] yHat = zeros(m) for i in range(m): yHat[i] = lwlr(xArr[i], xArr, yArr, k) return error(xArr, yArr, yHat) # 加载数据 xArr, yArr = loadDataSet('abalone.txt') # 比较不同k值下，模型在训练样本上的误差值 k_list = [0.1, 1, 10] for k in k_list: print('k={}'.format(k)) print('train error: {:.2f}'.format(trainLWLR(xArr, yArr, k)))

1. 定义误差计算函数error(xArr, yArr, yHat)，其中xArr和yArr是训练数据集，yHat是模型预测的输出结果。该函数返回预测值和实际值之间的平方误差和。 2. 定义训练LWLR模型的函数trainLWLR(xArr, yArr, k)，其中...

在运行以下R代码时：# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下错误：Error in data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) : 参数值意味着不同的行数: 100, 0。请对原代码进行修正

这个错误发生在第一组交叉验证误差图的代码中，可能是由于cv1$glmnet.fit$cvm为空而导致的。为了修正这个错误，你可以添加一个条件语句来检查cvm是否为空，如果不为空再绘制图形，代码如下： R if (!is.null(cv1...

data1=read.table("C:/Users/Huawei/Desktop/b51.csv",header=T) data1 x=data[,1] y=data[,2] lm3.1=lm(y~.,data=data) lm3.1 anova(lm(y~1),lm3.1) e=lm3.1$residuals yhat=lm3.1$fitted.values par(mfrow=c(1,2)) plot(x,e,main='图粮食产量与化肥施用量数据的残差图') abline(0,0) plot(yhat,e,main='以yhat为横坐标的残差图') abline(0,0)

8. 第十一行和第十二行代码 plot(yhat,e,main='以yhat为横坐标的残差图') abline(0,0) 绘制了以 yhat 和 e 为横纵坐标的残差图，并添加了参考线。 需要注意的是，代码中的第二行应该修改为： R x <- data1[, ...

train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 # 模型搭建 model = Sequential() input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状 model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) # 模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) #模型预测 yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))

这段代码是一个使用Keras搭建的LSTM模型，用于预测一组时间序列数据。首先，将数据集划分为训练集和测试集，train_data=2352 表示使用前2352个数据点作为训练集，剩余的数据点作为测试集。然后，将训练集和测试集...

下面的代码是交叉熵损失函数，这个类中定义两种方法，value求其函数值，derivative求其导数，给出完整代码 class CrossEntropy(Loss): ''' Cross entropy loss function ''' def value(self, yhat: np.ndarray, y: np.ndarray) -> float: #### write your code below #### return def derivative(self, yhat: np.ndarray, y: np.ndarray) -> np.ndarray: #### write your code below #### return

下面是包含 value() 和 derivative() 方法的完整代码： python import numpy as np class CrossEntropy(Loss): ''' Cross entropy loss function ''' def value(self, yhat: np.ndarray, y: np....

yhat = model_fit.predict(0, len(data)) 这段代码什么意思

这里的参数0和len(data)分别表示预测的起始和结束索引（通常是整个数据集），yhat则是预测结果的输出。在机器学习和深度学习中，预测函数通常的输入是数据集的特征，输出是对应的目标值或者是类别（分类问题）。

以下R代码：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。问题出现在第一组交叉验证误差图的代码中，具体是在 data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) 这一行。可以看到，cv1$glmnet.fit$cvm 的值为空。所以请对原代码进行修正

可以将第一组线性模型的 cv.glmnet() 函数中的参数 alpha 改为 1，即 cv.glmnet(X, y1, alpha = 1)，因为当 alpha=0 时，glmnet() 函数使用的是岭回归，而不是lasso回归，因此没有cvm的值。当 alpha=1 时，使用的是...

在运行以下R代码时：# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(cv1$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(cv2$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(cv3$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下问题：Error in geom_line(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in FUN(): ! object 'cvm' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.。请对原代码进行修正

yhat1 (ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for ...
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