module 'hmmlearn.hmm' has no attribute 'transmat_'
时间: 2024-05-10 20:11:32 浏览: 10
当你在使用hmmlearn库中的hmm模块时,出现"module 'hmmlearn.hmm' has no attribute 'transmat_'"的错误提示,通常是因为你尝试访问了一个不存在的属性。
hmmlearn库中,transmat_是一个隐藏状态转移矩阵的属性,用于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)中描述状态之间的转概率。然而,如果你在使用hmmlearn库时没有正确地初始化或训练HMM模型,那么transmat_属性就不会被创建。
要解决这个问题,你需要确保在使用transmat_属性之前正确地初始化和训练HMM模型。具体来说,你需要使用hmmlearn库中的HMM类来创建一个HMM对象,并使用fit方法对模型进行训练。只有在成功训练后,transmat_属性才会被创建并可以被访问。
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hmm_model.transmat_ = transition_prob
这行代码是用于设置隐马尔可夫模型中的状态转移矩阵的。具体来说,隐马尔可夫模型由状态序列和观测序列组成,状态序列是一个隐藏的马尔可夫链,每个状态对应着一个观测值。状态转移矩阵用于描述从一个状态转移到另一个状态的概率,而观测矩阵用于描述从某个状态观测到某个观测值的概率。这里的transition_prob就是一个状态转移矩阵,它的行和列分别对应着隐含状态的不同取值。这行代码的作用是将定义好的状态转移矩阵赋值给隐马尔可夫模型的状态转移矩阵。
import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8,n_trials=5) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)请修改和完善以上代码
import sys
from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM
import numpy as np
dice_num = 3
x_num = 8
dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_features=8)
dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0
dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0
dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]])
dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]])
# 问题A
Z = dice_hmm.predict(X)
# 问题B
logprob = dice_hmm.score(X)
# 问题C
x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_)
print("state: ", Z)
print("logprob: ", logprob)
print("prob of x_next: ", x_next)