# Sort by objectness i = np.argsort(-conf) tp, conf, pred_cls = tp[i], conf[i], pred_cls[i]
时间: 2024-05-18 21:16:15 浏览: 9
这是一段代码,其中使用了numpy库中的argsort函数来对一个一维数组conf进行排序,并将排序结果赋值给i。这里的排序是按照conf中元素的值从大到小进行的,因为在argsort函数中使用了负号来翻转排序结果。然后,根据排序结果i对tp、conf和pred_cls这三个数组进行了相应的重排,使它们的元素也按照conf中元素的值从大到小排列。
相关问题
indices = (target*self.conf.stride(0) + pred.squeeze_().type_as(target)).type_as(self.conf) ones = torch.ones(1).type_as(self.conf).expand(indices.size(0)) self._conf_flat = self.conf.view(-1) self._conf_flat.index_add_(0, indices, ones)
这段代码中涉及了一些操作,我来逐行解释一下:
1. `indices = (target*self.conf.stride(0) + pred.squeeze_().type_as(target)).type_as(self.conf)`
这行代码计算了一个索引张量`indices`。它将`target`张量与`self.conf`的步长(stride)相乘,并加上经过`squeeze_()`操作和类型转换的`pred`张量。最后,通过`type_as(self.conf)`将结果的数据类型与`self.conf`保持一致。
2. `ones = torch.ones(1).type_as(self.conf).expand(indices.size(0))`
这行代码创建了一个值为1的张量`ones`,数据类型与`self.conf`相同,并通过`expand`方法将其扩展为与`indices`的大小相同。
3. `self._conf_flat = self.conf.view(-1)`
这行代码将`self.conf`张量进行形状变换,转换为一个一维张量,并将结果赋值给`self._conf_flat`。
4. `self._conf_flat.index_add_(0, indices, ones)`
这行代码执行了一个索引加法操作。它将`ones`张量按照`indices`中的索引值加到`self._conf_flat`中相应的位置上。`0`表示按行进行索引加法操作。
总体来说,这段代码的目的是根据预测结果和目标值更新一个名为`self._conf_flat`的一维张量,其中每个位置上的值加上1。这样做可以用来统计模型的预测情况。
arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit()pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # 使用GARCH模型计算方差 var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0] # 计算标准差 std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]])) garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))这段代码错误在哪怎么改正
这段代码没有明确指定 `garch_result`,可能会导致 `NameError` 错误。你需要在代码之前定义 `garch_result`,并确保其已经被初始化。
另外,如果 `test_ts` 是一个时间序列,那么在将预测结果添加到模型中时,可以使用 `pd.Series` 的 `at` 方法,而不是 `append` 方法,以提高性能。
以下是修改后的代码:
```
# 初始化 garch_result
garch_result = garch_model.fit(update_freq=5).forecast(horizon=len(test_ts), reindex=False)
arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))
arima_result = arima_model.fit()
pred_ts = []
for i in range(len(test_ts)):
# 预测ARIMA模型的下一个值
arima_pred = arima_result.forecast()[0][0]
# 使用GARCH模型计算方差
var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0]
# 计算标准差
std = np.sqrt(var)
# 计算置信区间
conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std)
# 将预测结果添加到列表中
pred_ts.append(arima_pred)
# 将预测结果添加到模型中
arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]]))
garch_result.at[test_ts.index[i]] = arima_result.resid[-1]
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)