path = tr.cost_complexity_pruning_path(x_train, y_train)中tr是什么

时间: 2024-06-08 09:08:20 浏览: 157
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tcp.rar_complexity_labview vi crack_labview vi password_linux ca

在sklearn的决策树模块中，tr代表的是一个DecisionTreeRegressor或DecisionTreeClassifier类的实例，用于训练决策树模型。在这个代码片段中，tr被用来获取训练集x_train和y_train的cost_complexity_pruning_path，即获取不同ccp_alpha下的决策树模型。
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这是计算复杂度的matlab代码 希望对大家有所帮助 是用的lz的算法来实现的

path =model.cost_complexity_pruning_path(x_train, y_train)中model是什么

cost_complexity_pruning_path()是DecisionTreeClassifier()或DecisionTreeRegressor()对象中的一个方法，用于计算决策树模型在不同的复杂度参数下的cost-complexity pruning path（代价复杂度剪枝路径）。

path = reg.cost_complexity_pruning_path(X_train,y_train) ccp_alphas = path.ccp_alphas

在sklearn库中，通过 cost_complexity_pruning_path() 函数可以获得决策树在不同 $\alpha$ 值下的误差和树的复杂度。其中，$\alpha$ 是用来控制剪枝程度的参数，它的取值范围是在 0 到 1 之间。这个函数会返回一个...

path =model_gini.cost_complexity_pruning_path(x_train, y_train)中model_gini.是什么

在这个语句中，model_gini...通过这个模型，我们可以使用cost_complexity_pruning_path方法来计算在一系列复杂度参数下的最优决策树模型。这个方法返回的是一个数组，其中包含了每个复杂度参数对应的决策树模型。

import radon from radon.visitors import ComplexityVisitor class MyClass: def my_function(self): for i in range(10): if i % 2 == 0: print(i) else: print("odd") file_path = "accuracy_rate.ipynb" with open(file_path, "r",encoding='utf-8') as f: code = f.read() visitor = ComplexityVisitor.from_code(code) print("圈复杂度:", str(visitor.total_complexity())) raw_loc = radon.raw_analysis.analyze(code) print("代码行数:", str(raw_loc.loc)) function_list = radon.raw_analysis.extract_functions(code) print("函数数量:", str(len(function_list))) duplication = radon.complexity.cc_duplicate(code) print("代码重复率:", str(duplication))怎么修改

duplication = radon.complexity.cc_duplicate(code) print("代码重复率:", str(duplication)) 修改点： 1. import radon 应该改为 import radon。 2. print("代码行数:", str(raw_loc.loc)) 应该改为 ...

代码解读，zaiwei_complexity=zaiwei.*complexity_fuzhinci; sum_zaiwei_complexity=sum(zaiwei_complexity,2); sum_zaiwei_geshu=sum(zaiwei,2); mean_zaiwei_complexity=sum_zaiwei_complexity./sum_zaiwei_geshu;product_num=ones(1,col); mean_zaiwei_complexity_fuzhinci=kron(mean_zaiwei_complexity,product_num); mean_zaiwei_complexity_fuzhinci_tiaoxunjinru=mean_zaiwei_complexity_fuzhinci.*jinru_tihuan;

这段代码的功能是计算一个名为“zaiwei”的矩阵与名为“complexity_fuzhinci”的矩阵的乘积，并将结果存储在名为“zaiwei_complexity”的矩阵中。然后，它计算“zaiwei_complexity”矩阵每行的总和，并将结果存储在...

import cv2 import mediapipe as mp mpDraw = mp.solutions.drawing_utils mpPose = mp.solutions.pose pose = mpPose.Pose(static_image_mode=False, model_complexity=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(imgRGB) if results.pose_landmarks: for landmark_list in results.pose_landmarks: for idx, landmark in enumerate(landmark_list.landmark): h, w, c = img.shape cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow("Image", img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV和MediaPipe库进行实时人体姿势估计的示例代码。它使用计算机的摄像头捕获图像，并通过姿势估计模型检测和跟踪人体姿势关键点，并在图像上绘制出来。 首先，通过导入必要的库（cv2和mediapipe...

解析 def show_result(self): self.explore_city_data(self.city_data) self.model_complexity(self.X_train, self.y_train, self.X_test, self.y_test) self.fit_predict_model(self.city_data)

函数中首先调用 explore_city_data 函数对城市数据进行探索，然后调用 model_complexity 函数对模型的复杂度进行分析，最后调用 fit_predict_model 函数对模型进行拟合和预测。其中，explore_city_data 函数...
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from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features,prices,test_size=0.2,random_state = 0) from sklearn.metrics import r2_score def performance_metric(y_true, y_predict): score = r2_score(y_true,y_predict) return score score = performance_metric([3, -0.5, 2, 7, 4.2], [2.5, 0.0, 2.1, 7.8, 5.3]) print ("Model has a coefficient of determination, R^2, of {:.3f}.".format(score)) vs.ModelLearning(X_train, y_train) vs.ModelComplexity(X_train, y_train) from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor def fit_model2(X, y): best_estimator = None return best_estimator optimal_reg = fit_model(X_train, y_train) print ("Parameter 'max_depth' is {} for the optimal model.".format(optimal_reg.get_params()['max_depth']))

该函数使用R2评分作为性能指标，其中y_true表示真实值，y_predict表示模型预测值。在代码中，使用了一个样例来测试该函数的正确性。 接下来，使用ModelLearning()函数和ModelComplexity()函数可视化模型在训练集上...

以下代码是对NSL-KDD数据集网络入侵检测：model = Sequential() model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(1, X_train.shape[2]))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) model.add(Attention()) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=50)) model.add(Dense(units=5, activation='softmax')) # Defining loss function, optimizer, metrics and then compiling model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Summary of model layers model.summary() # training the model on training dataset history = model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=5000,validation_split=0.2) # predicting target attribute on testing dataset test_results = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) # Use the trained model to make predictions on the test dataset y_pred = model.predict(X_test) # Convert predictions from one-hot encoding to integers y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # Convert true labels from one-hot encoding to integers y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Calculate the confusion matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # Calculate the false positive rate (FPR) fpr = cm[0, 1] / (cm[0, 0] + cm[0, 1])如何用代码实现对模型时间复杂度的计算

total_params, total_flops = get_model_complexity(model, (1, X_train.shape[2])) print("Total parameters:", total_params) print("Total FLOPS:", total_flops) 其中，get_lstm_output_shape()函数用于...

import pandas as pd import numpy as np import xlrd import openpyxl IO = r'C:\Users\asus\Desktop\complexity\上海港\area2_1522-1538\拆分.xlsx' df = pd.read_excel(IO) bumen_list = list(df['Time'].drop_duplicates()) for i in bumen_list: df1 = df[df['Time'] == i] df1.to_excel(r'C:\Users\asus\Desktop\complexity\上海港\area2_1522-1538\拆分完' % (i))

这段代码是用Python的pandas库读取Excel文件，并根据时间列拆分成多个Excel文件。具体来说，代码首先读取Excel文件，然后根据时间列...其中，% (i) 是字符串格式化的语法，将时间i插入到输出Excel文件名的占位符中。

讲解一下：template <typename T> __global__ void scaled_colsum_reduce_kernel(const T* __restrict__ inp, T* __restrict__ out, int rows, int cols, float scale) { __shared__ float tile[WARP_SIZE][WARP_SIZE]; cg::thread_block b = cg::this_thread_block(); cg::thread_block_tile<WARP_SIZE> g = cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b); int idx = flat_2dim(blockIdx.x, threadIdx.x, WARP_SIZE); int y_stride = cols * WARP_SIZE; float localSum = 0; // Loop across matrix row // TODO: optimize to log complexity if (idx < cols) { int offset = flat_2dim(threadIdx.y, idx, cols); for (int r = threadIdx.y; r < rows; r += WARP_SIZE) { localSum += (float)inp[offset]; offset += y_stride; } } // The sum of a row in tile is equal to the sum of a col in original matrix tile[threadIdx.x][threadIdx.y] = localSum; __syncthreads(); // Sum the shared buffer. // The change of threadIdx.x is continuous float sum = tile[threadIdx.y][threadIdx.x]; __syncthreads(); // Calculate the sum of a row in tile for (int i = 1; i < WARP_SIZE; i <<= 1) sum += g.shfl_down(sum, i); if (threadIdx.x == 0) { int pos = flat_2dim(blockIdx.x, threadIdx.y, WARP_SIZE); if (pos < cols) out[pos] = sum * scale; } }

这是一个用于在GPU上进行矩阵计算的CUDA kernel函数，具体实现的功能是对一个输入矩阵的每一列进行求和，并将结果乘以一个scale参数，最终输出到一个结果矩阵中。 函数的输入参数包括：输入矩阵inp，输出矩阵out，...

from PIL import Image import numpy as np import io # 读取原始图像和压缩后图像 original_img = Image.open('test.jpg') compressed_img = Image.open('test_compressed.jpg') # 将图像转换为 NumPy 数组 original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) # 计算原始图像大小 original_size = original_img_arr.nbytes # 计算压缩后图像大小 compressed_size = compressed_img_arr.nbytes # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size # 计算峰值信噪比（PSNR） mse = np.mean((original_img_arr - compressed_img_arr) ** 2) psnr = 10 * np.log10(255**2 / mse) # 计算结构相似性指数（SSIM） from skimage.metrics import structural_similarity as ssim ssim_score = ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, multichannel=True) # 计算峰值信噪比改进比（PSNR-HVS） from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr_hvs psnr_hvs_score = psnr_hvs(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max()) # 计算多样性信噪比（MS-SSIM） from skimage.metrics import multi_scale_ssim as ms_ssim ms_ssim_score = ms_ssim(original_img_arr, compressed_img_arr, data_range=original_img_arr.max(), win_size=11) # 计算复杂度压缩比（CPC） cpc = psnr / compression_ratio # 输出七种压缩率 print(f"Compression ratio: {compression_ratio:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {psnr:.2f}") print(f"Structural Similarity Index (SSIM): {ssim_score:.4f}") print(f"Peak Signal-to-Noise Ratio - HVS (PSNR-HVS): {psnr_hvs_score:.2f}") print(f"Multi-Scale Structural Similarity (MS-SSIM): {ms_ssim_score:.4f}") print(f"Complexity-Compression Ratio (CPC): {cpc:.2f}") print(f"Original size: {original_size:,}") print(f"Compressed size: {compressed_size:,}")ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (417,556,3) (418,558,3)

根据您提供的代码，错误可能出现在以下几行中： python original_img_arr = np.array(original_img) compressed_img_arr = np.array(compressed_img) 这两行代码将 PIL.Image 对象转换为 NumPy 数组。如果...

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