X = dataset[:,1:-1] y = dataset[:,-1:]

时间: 2024-05-25 08:13:08 浏览: 157
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R的安装与运行-回归计算 R

这是一个从数据集中提取特征和标签的代码示例。假设数据集是一个二维数组，其中每一行代表一个数据样本，第一列到倒数第二列是特征值，最后一列是标签值。代码中， ":" 表示提取整个维度的数据，"1:-1" 表示从第二列到倒数第二列，即提取特征值；",-1:" 表示提取最后一列，即标签值。将特征值存入 X，标签值存入 y。
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此外，还有两个子目录“test”和“train”，分别包含对应的subject文件（标识不同的参与者）、X文件（特征数据集）以及y文件（活动标签数据集）。在“test”目录下还有一个“Inertial signals”子目录，里面包含了...
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Pytorch拟合函数：以y=ax+b为例

forward方法则用于根据输入x计算输出y。 python import torch.nn as nn class LinearFitNet(nn.Module): def __init__(self): super(LinearFitNet, self).__init__() self.a = nn.Parameter(torch.randn(1...

解释代码：导入数据集数据集 = pd.read_csv（'Iris.csv'）# 将特征和标签分开X = dataset.iloc[：， ：-1].valuesy = dataset.iloc[：， -1].values

- dataset.iloc[:, -1].values：使用 DataFrame 对象的 iloc 属性取出最后一列（即标签列），并将其保存在一个名为 y 的 NumPy 数组中。 因此，该段代码的作用是导入一个数据集，并将其分为特征和标签两个...

简化代码：train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]

train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0] 其中，train_data_ratio 是训练集所占比例，...

dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",") dataset = np.array(dataset) #转换为NumPy数组 m, n = np.shape(dataset) totalX = np.zeros((m-2161, 3)) #创建了一个大小为 (m-2161) x 3 的全零矩阵 totalY = np.zeros((m-2161, 1)) for i in range(m-2161): # 分组：1、721、1441作为输入，2161作为输出 totalX[i][0] = dataset[i][0] totalX[i][1] = dataset[i+720][0] totalX[i][2] = dataset[i+1440][0] totalY[i][0] = dataset[i+2160][0] # 归一化数据 Normal_totalX = np.zeros((m-2161, 3)) Normal_totalY = np.zeros((m-2161, 1)) nummin = np.min(dataset) nummax = np.max(dataset) dif = nummax - nummin for i in range(m-2161): for j in range(3): Normal_totalX[i][j] = (totalX[i][j]-nummin) / dif Normal_totalY[i][0] = (totalY[i][0]-nummin) / diftrain_mse= sess.run(mse, feed_dict={x: X, y_: Y})总训练次数： 100001 运行耗时(s)： 72.54459370000001 测试集均方误差为： nan为什么为nan

1. 数据集中存在缺失值或异常值，导致模型无法计算出准确的预测值。 2. 学习率可能过大或过小，导致模型无法收敛到最优解。 3. 网络结构设计不合理，导致模型无法学习到有效的特征。 您可以检查数据集是否存在...

dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True) labeled_X=dataset.labeled_X labeled_y=dataset.labeled_y unlabeled_X=dataset.unlabeled_X unlabeled_y=dataset.unlabeled_y test_X=dataset.test_X test_y=dataset.test_y解释一下这一段代码，告诉我具体使用方法

3. 调用 labeled_X、labeled_y、unlabeled_X、unlabeled_y、test_X、test_y 属性可以获取相应的数据。其中： - labeled_X：有标签数据集样本。 - labeled_y：有标签数据集标签。 - unlabeled_X：...

close all; dataset=importdata('D:\GA\task.txt'); H=15; noise=1e-5; ptr=1e-2; rho=10; k=4; X=dataset(:,2); Y=dataset(:,3); taskcycle=dataset(:,5); tasksize=10*dataset(:,4); XI=dataset(:,6); YI=dataset(:,7); VMc=[200 170 140 110 80 70 60 50 40 30 25 20 15 12 9 6]; size=15; G=900; F=0.3; cr=0.9; tasknum=length(X); VMnum=tasknum; Chrom=DADE_initial2(size,tasknum); gen=1; best=Chrom(1,:); besttime=zeros(G,1); for i=2:size if DEDA_Fit(Chrom(i,:),X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k)<DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k) best=Chrom(i,:); end end besttime(1)=DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k); while gen <=G Chrom=DEDA_mutation_crossover_select(Chrom,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,size,k,F,cr); for i=1:size if DEDA_Fit(Chrom(i,:),X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k)<DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k) best=Chrom(i,:); end end besttime(gen)=DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k); gen=gen+1; end plot(besttime);把这段代码用Java实现

double[] X = getColumn(dataset, 1); double[] Y = getColumn(dataset, 2); double[] taskcycle = getColumn(dataset, 4); double[] tasksize = multiply(getColumn(dataset, 3), 10); double[] XI = get...

train_size = int(len(dataset_x) * 0.7) train_x = dataset_x[:train_size] train_y = dataset_y[:train_size]

这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程。...dataset_x 和 dataset_y 分别为数据集的输入和输出，train_x 和 train_y 则分别为训练集的输入和输出。这里使用了 Python 的切片操作来实现对数据集的划分。

# Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Iris.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, -1].values # Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0) # Feature Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) # Training the Decision Tree Classification model on the Training set from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) # Making the Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score y_pred = classifier.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred))解释每行代码

y = dataset.iloc[:, -1].values 这一部分代码将从文件'Iris.csv'中读取数据，将特征和标签分别存储在X和y变量中。这里使用了pandas库中的read_csv函数来读取数据。 python # 将数据集拆分为训练集和测试...

X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test)

这段代码中，首先将数据集中除了第一列和最后一列以外的所有列作为自变量X，第一列作为因变量y。 接下来使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中设置了测试集占比为0.2，随机种子为0。 然后使用...

%% 提取数据信息 vertexs=dataset(:,2:3); %所有点的坐标x和y customer=vertexs(2:end,:); %顾客坐标 cusnum=size(customer,1); %顾客数 demands=dataset(2:end,4);

- vertexs：所有点的坐标，其中第一列为点的编号，第二列为横坐标x，第三列为纵坐标y。 - customer：顾客的坐标，即排除了起点的所有点。 - cusnum：顾客的数量。 - demands：每个顾客的需求量。 其中，第一行代码...

将下面这段代码改用python写出来： clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

Img[(y-1)*Shy:y*Shy, (x-1)*Shx:x*Shx, :] += EI[:, :, :, x+(y-1)*lens_y].astype(np.float64) Intensity[(y-1)*Shy:y*Shy, (x-1)*Shx:x*Shx, :] += np.ones((EIy, EIx, Color), dtype=np.uint16) elapse = ...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) ...

dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\testdata.csv', delimiter=",",skiprows=1) X = dataset[:,0:17] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) pred_Y = model.predict(X) pred_Y = scaler.inverse_transform(pred_Y) print("Predicted value:", pred_Y)这段代码的反归一化有些错误，请你更改一下

在这段代码中，scaler.inverse_transform() 方法的参数应该是 ...pred_Y = scaler.inverse_transform(pred_Y.reshape(-1,)) # 修改这一行 print("Predicted value:", pred_Y) 这样就可以正确地反归一化了。

# 源数据 data = dataset.copy() # 打标:领券后15天内消费为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'], data['date_received'])) # 返回 return data改写上述代码

data = dataset.copy() def label_function(date, date_received): time_diff = (date - date_received).total_seconds() / (60 * 60 * 24) return 1 if time_diff <= 15 else 0 data['label'] = data.apply...

dataset = datasets.load_boston( ) x = dataset.data y = dataset.target是什么意思

这段代码是在Python中使用scikit-learn库加载波士顿房价数据集。 datasets.load_boston...y = dataset.target 代码将数据集中的所有目标值都赋值给变量y，这里的target是数据集中的目标值数据，即波士顿房价。

features=dataset_bin_enc.loc[:,"MathScore_(-0.1, 10.0]":"WritingScore_(90.4, 100.0]"] y=features.values X=dataset_bin_enc["average"].values print(X) print(y) type(X1)

The X array should contain the values of the "average" column from your dataset, and y should contain the values of the columns between "MathScore_(-0.1, 10.0]" and "WritingScore_(90.4, 100.0]"....

# 准备训练数据 # 自变量：网民 # 因变量：类别（键盘侠和非键盘侠） X = dataset.iloc[:, 0:4].values y = dataset.iloc[:, 4].values（代码改进）

X = dataset.iloc[:, 0:4].values # 自变量为网民的属性（例如年龄、性别、职业等） y = dataset.iloc[:, 4].values # 因变量为网民的类别（键盘侠或非键盘侠） 这样可以使代码更易于理解和修改。同时，还可以...
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