# 输出第一层的验证集结果与测试集结果 val_features = np.zeros((15390,2)) # 初始化验证集结果 test_features = np.zeros((12825,2)) # 初始化测试集结果 for i,clf in enumerate(clfs): clf.fit(x_train,y_train) val_feature = clf.predict(x_val) test_feature = clf.predict(x_test) val_features[:,i] = val_feature test_features[:,i] = test_feature
时间: 2023-08-21 20:02:04 浏览: 54
这段代码是用来生成验证集和测试集的结果矩阵。在这里,我们首先初始化验证集结果矩阵`val_features`和测试集结果矩阵`test_features`,两者的形状分别为(15390,2)和(12825,2)。
然后,我们通过一个循环遍历`clfs`中的分类器,并调用`fit`方法对训练集进行训练。接下来,使用训练好的分类器对验证集`x_val`进行预测,将预测结果保存在`val_feature`中。同样地,使用训练好的分类器对测试集`x_test`进行预测,将预测结果保存在`test_feature`中。
最后,将每个分类器在验证集和测试集上的预测结果分别保存在`val_features`和`test_features`中的相应列中。
请注意,这段代码只是生成验证集和测试集的结果矩阵,并没有展示具体的分类器或预测结果的处理。
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# 输出第一层的验证集结果与测试集结果 val_features = np.zeros((15390,2)) # 初始化验证集结果 test_features = np.zeros((12825,2)) # 初始化测试集结果 for i,clf in enumerate(clfs): clf.fit(x_train,y_train) val_feature = clf.predict(x_val) test_feature = clf.predict(x_test) val_features[:,i] = val_feature test_features[:,i] = test_feature 报错:index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2
这个错误是因为你在使用循环迭代 `enumerate(clfs)` 时,`clfs` 列表中的元素数量超过了初始化的 `val_features` 和 `test_features` 的列数。根据你给出的代码,`val_features` 和 `test_features` 的列数都是2,而 `clfs` 列表中的元素数量超过了2。
要解决这个问题,你可以检查一下 `clfs` 列表中的元素数量是否正确,并确保它与 `val_features` 和 `test_features` 的列数相匹配。如果 `clfs` 列表中的元素数量超过了2,你可以考虑增加 `val_features` 和 `test_features` 的列数来适应更多的分类器结果。
另外,如果你确定只需要前两个分类器的结果,你可以修改代码如下:
```python
val_features = np.zeros((15390,2)) # 初始化验证集结果
test_features = np.zeros((12825,2)) # 初始化测试集结果
for i,clf in enumerate(clfs[:2]):
clf.fit(x_train,y_train)
val_feature = clf.predict(x_val)
test_feature = clf.predict(x_test)
val_features[:,i] = val_feature
test_features[:,i] = test_feature
```
这样会只循环前两个分类器,并且不会出现索引超出范围的错误。
# 对训练集进行预测 train_preds = [] for i in range(len(train_dataset)): inputs, _ = train_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_preds.append(preds.item()) # 对验证集进行预测 val_preds = [] for i in range(len(val_dataset)): inputs, _ = val_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) val_preds.append(preds.item()) import numpy as np # 计算训练集准确率 train_labels = np.array([label for _, label in train_dataset]) train_acc = np.mean(np.array(train_preds) == train_labels) print('训练集准确率:{:.2f}%'.format(train_acc * 100)) # 计算验证集准确率 val_labels = np.array([label for _, label in val_dataset]) val_acc = np.mean(np.array(val_preds) == val_labels) print('验证集准确率:{:.2f}%'.format(val_acc * 100)),可以在这里添加一段拟合的过程吗
这段代码是对训练集和验证集使用训练好的模型进行预测,并计算准确率的过程。如果你想添加拟合过程,可以在这段代码之前先进行模型训练,例如:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
val_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化模型和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_dataset, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print('[Epoch %d, Batch %d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
```
这段代码定义了一个简单的卷积神经网络模型,并使用CIFAR10数据集进行训练。你可以根据需要修改模型结构、训练次数、学习率等参数。在模型训练完成后,你可以使用之前的预测过程对训练集和验证集进行评估,计算准确率并输出。