[delta,beta,yhat,y,diff] = findrmse2(iqa,mos)作用

时间: 2023-10-29 15:04:56 浏览: 146
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rsquare:从数据 y 计算 rsquare 并估计 yhat-matlab开发

这个函数的作用是计算两个向量之间的均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和其他指标。它接受两个输入向量，即iqa和mos，分别表示图像质量评估算法的预测值和主观评分的真实值。函数的输出包括： - delta：预测值和真实值之间的差异向量 - beta：线性回归的斜率 - yhat：预测值的平均值 - y：真实值的平均值 - diff：预测值和真实值之间的差异的平均值 这些输出可以用于评估图像质量评估算法的性能和准确度。其中，RMSE是比较常用的评估指标之一，用于衡量预测值和真实值之间的差异程度。
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maxiter = 100000; [beta ehat J] = nlinfit(x,y,@myfunn3,beta0,maxiter); [yhat delta] = nlpredci(@myfunn3,x,beta,ehat,J);作用

- [yhat delta] = nlpredci(@myfunn3,x,beta,ehat,J);：使用 nlpredci 函数计算预测值和置信区间。其中，@myfunn3 是自定义的非线性函数，x 是输入的数据，beta 是参数估计值，ehat 和 J 是 nlinfit...

解释一下代码，代码yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[yHat] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

这段代码主要是用来进行局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）的测试和可视化。下面是对代码的解释： ... LwlrTest 函数的作用是对每个样本点进行局部加权线性回归，并且返回预测值。

> hl <- hoslem.test(fit0$fitted.values, fit0$y) Error in quantile.default(yhat, probs = seq(0, 1, 1/g)) : (unordered) factors are not allowed

这个错误提示是因为fit0$y是一个无序的因子变量，而hoslem.test函数需要传入连续的数值型变量。 你可以先将fit0$y转换为数值型变量，再进行Hosmer-Lemeshow检验。假设fit0$y是一个二元变量，可以使用以下...

function yhat=volum(beta,x) yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x);

这是一个函数，输入参数是 beta 和 x，输出结果是 yhat。函数根据输入的 beta 和 x 来计算 yhat 的值，使用了指数函数 ...其中 beta(1) 是 beta 的第一个元素，而 beta(2) 是 beta 的第二个元素。

在运行以下R代码时：# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下错误：Error in data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) : 参数值意味着不同的行数: 100, 0。请对原代码进行修正

ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for ...

帮我看看哪里有错误，代码#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归） yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[srtInd] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

weights[j,j] = exp(diffMat * diffMat.T / (-2.0 * k**2)) xTx = xMat.T * (weights * xMat) if linalg.det(xTx) == 0.0: print("This matrix is singular, cannot do inverse") return ws = xTx.I * (xMat.T...

在运行以下R代码时：# 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(cv1$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(cv2$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(cv3$glmnet.fit$cvm, aes(x = seq_along(lambda), y = cvm)) + scale_x_reverse() + geom_line() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。发生以下问题：Error in geom_line(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in FUN(): ! object 'cvm' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.。请对原代码进行修正

ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = ...

reg y i.treated##i.after x1 x2, robustpredict yhat, xbgen resid = y - yhat invalid 'xbgen'

gen resid = y - yhat 其中，reg命令用于估计DID模型，predict命令用于得到拟合值，gen命令用于计算残差。我们首先需要用reg命令估计DID模型，然后使用predict命令得到拟合值，最后使用gen命令计算...

pre.logistics$Cho[pre.logistics$yhat==1] 这段代码的问题

这段代码是在Python中使用pandas库对一个DataFrame数据进行筛选，其中pre.logistics是一个DataFrame对象，Cho是选择的列名，pre.logistics$yhat==1是筛选条件，表示选择yhat列中值为1的行。然而，Python中的...

gen yhat = beta0 + beta1*time + beta2*tt + beta3*did beta0 not found

如果Stata提示"beta0 not found"，则可能是因为在之前的代码中没有定义beta0变量。在使用gen yhat命令计算模型的拟合值时，需要自己定义模型的系数。 在DID模型中，模型的系数可以通过回归分析或者其他方法进行估计...

function [e,w] = VSNLMS(x,d,Lw,mu,psi,alpha,eta,vsFlag) %VSNLMS Variable Step-size Nomalized LMS algorithm for AEC % w=zeros(Lw,1); e=d; Pd=1; Pyhat=1; Pe=1; for n=length(w):length(x) xtdl=x(n:-1:n-Lw+1); yhat=w'*xtdl; e(n)=d(n)-yhat; % Step-size Variation if vsFlag==1 Pd=alpha*Pd+(1-alpha)*d(n)*d(n); Pyhat=alpha*Pyhat+(1-alpha)*yhat*yhat; Pe=alpha*Pe+(1-alpha)*e(n)*e(n); mu=1-eta*Pyhat/Pd; if mu>1 mu=1; elseif mu<0 mu=0; end end w=w+mu/(xtdl'*xtdl+psi)*xtdl*e(n); end end

这是一个用于自适应回声消除的变步长归一化 LMS 算法。函数的输入参数包括： - x：输入信号 - d：期望输出信号 - Lw：滤波器长度 - mu：步长 - psi：正则化参数 - alpha：平滑系数 - eta：步长调整参数 ...

function varargout = mixexpPredict(model, X) %% Predict using mixture of experts model % If the response y is real-valued, we return % [mu, sigma2, post, muk, sigma2k] = mixexpPredict(model, X) % mu(i) = E[y | X(i,:)] % sigma2(i) = var[y | X(i,:)] % weights(i,k) = p(expert = k | X(i,:) % muk(i) = E[y | X(i,:), expert k] % sigma2k(i) = var[y | X(i,:), expert k] % % If the response y is categorical, we return % [yhat, prob] = mixexpPredict(model, X) % yhat(i) = argmax p(y|X(i,:)) % prob(i,c) = p(y=c|X(i,:)) % This file is from pmtk3.googlecode.com [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; if isfield(model, 'preproc') [X] = preprocessorApplyToTest(model.preproc, X); end K = model.nmix; if model.fixmix weights = repmat(model.mixweights, N, 1); else weights = softmaxPmtk(X*model.Wq); % weights(n,q) end if model.classifier % implemented by JoAnne Ting prob = zeros(N, size(model.Wy,2)); yhat_k = zeros(N, model.Nclasses, K); for k = 1:K yhat_k(:,:,k) = softmaxPmtk(X*model.Wy(:,:,k)); % Weighted vote prob = prob + yhat_k(:,:,k) .* repmat(weights(:,k), 1, size(model.Wy,2)); end yhat = maxidx(prob, [], 2); varargout{1} = yhat; varargout{2} = prob; else % mean of a mixture model is given by % E[x] = sum_k pik muk %mu = sum(weights .* (X*model.Wy), 2); % variance of a mixture model is given by % sum_k pi_k [Sigmak + muk*muk'] - E[x] E[x]' muk = zeros(N,K); vk = zeros(N,K); mu = zeros(N,1); v = zeros(N,1); for k=1:K muk(:,k) = X*model.Wy(:,k); mu = mu + weights(:,k) .* muk(:,k); vk(:,k) = model.sigma2(k); v = v + weights(:,k) .* (vk(:,k) + muk(:,k).^2); end v = v-mu.^2; varargout{1} = mu; varargout{2} = v; varargout{3} = weights; varargout{4} = muk; varargout{5} = vk; end end

如果目标变量 y 是实值型的，函数会返回预测的均值、方差以及后验概率。如果目标变量 y 是分类型的，函数会返回预测的类别以及类别的概率。 函数首先对输入数据 X 进行预处理（如果有预处理步骤），然后根据模型...

data1=read.table("C:/Users/Huawei/Desktop/b51.csv",header=T) data1 x=data[,1] y=data[,2] lm3.1=lm(y~.,data=data) lm3.1 anova(lm(y~1),lm3.1) e=lm3.1$residuals yhat=lm3.1$fitted.values par(mfrow=c(1,2)) plot(x,e,main='图粮食产量与化肥施用量数据的残差图') abline(0,0) plot(yhat,e,main='以yhat为横坐标的残差图') abline(0,0)

这段 R 代码的作用是进行线性回归分析，并绘制残差图。其中： 1. 第一行代码 data1=read.table("C:/Users/Huawei/Desktop/b51.csv",header=T) 读取了桌面上的 b51.csv 文件，并将其存储在 data1 变量中。 2. 第...

def log_transfer(func): def wrapper(y, yhat): result = func(np.log(y), np.nan_to_num(np.log(yhat))) return result return wrapper

这是一个装饰器函数，它将传入的函数 func 进行包装，使其能够处理对数转换后的参数 y 和 yhat。具体来说，该装饰器接受一个函数作为参数，返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数接受两个参数 y 和 yhat，将它们...

mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)什么意思

这段代码是在进行时间序列数据的“前向验证”（walk-forward validation）操作。具体来说，它将原始的时间序列数据...最终，这段代码会返回三个变量：mae（平均绝对误差）、y（真实值序列）和yhat（预测值序列）。
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球馆预约系统ssm.zip

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资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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