error_num = sum(label(1:50) == 2) + sum(label(51:100) == 1); error_rate = error_num / length(sample);

时间: 2023-06-12 15:05:45 浏览: 34
这段代码的作用是计算一个二分类问题的误差率,其中样本总数为100个,前50个样本的标签为2,后50个样本的标签为1。 首先,`sum(label(1:50) == 2)` 统计了前50个样本中标签为2的样本数目。`sum(label(51:100) == 1)` 统计了后50个样本中标签为1的样本数目。这两个数的和就是分类错误的样本数目。 然后,`error_num / length(sample)` 计算了分类错误的样本数目占所有样本数的比例,即误差率。 需要注意的是,这段代码中没有对样本的预测结果进行处理,因此无法判断分类器的预测准确性。
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请将下面的matlab代码转换为python代码:function OneError=One_error(Outputs,test_target) [num_class,num_instance]=size(Outputs); temp_Outputs=[]; temp_test_target=[]; for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); if((sum(temp)~=num_class)&(sum(temp)~=-num_class)) temp_Outputs=[temp_Outputs,Outputs(:,i)]; temp_test_target=[temp_test_target,temp]; end end Outputs=temp_Outputs; test_target=temp_test_target; [num_class,num_instance]=size(Outputs); Label=cell(num_instance,1); not_Label=cell(num_instance,1); Label_size=zeros(1,num_instance); for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end oneerr=0; for i=1:num_instance indicator=0; temp=Outputs(:,i); [maximum,index]=max(temp); for j=1:num_class if(temp(j)==maximum) if(ismember(j,Label{i,1})) indicator=1; break; end end end if(indicator==0) oneerr=oneerr+1; end end OneError=oneerr/num_instance;

以下是将matlab代码转换为python代码的结果: ```python import numpy as np def One_error(Outputs, test_target): num_class, num_instance = Outputs.shape temp_Outputs = np.empty((num_class, 0)) temp_test_target = np.empty((num_class, 0)) for i in range(num_instance): temp = test_target[:, i] if (np.sum(temp) != num_class) and (np.sum(temp) != -num_class): temp_Outputs = np.concatenate((temp_Outputs, Outputs[:, i].reshape(num_class, 1)), axis=1) temp_test_target = np.concatenate((temp_test_target, temp.reshape(num_class, 1)), axis=1) Outputs = temp_Outputs test_target = temp_test_target num_class, num_instance = Outputs.shape Label = [None] * num_instance not_Label = [None] * num_instance Label_size = np.zeros((1, num_instance)) for i in range(num_instance): temp = test_target[:, i] Label_size[0, i] = np.sum(temp == np.ones((num_class, 1))) for j in range(num_class): if temp[j] == 1: if Label[i] is None: Label[i] = [j + 1] else: Label[i].append(j + 1) else: if not_Label[i] is None: not_Label[i] = [j + 1] else: not_Label[i].append(j + 1) oneerr = 0 for i in range(num_instance): indicator = 0 temp = Outputs[:, i] maximum = np.max(temp) index = np.argmax(temp) for j in range(num_class): if temp[j] == maximum: if (j + 1) in Label[i]: indicator = 1 break if indicator == 0: oneerr += 1 OneError = oneerr / num_instance return OneError ``` 需要注意的是,matlab中的数组索引从1开始,而python中的数组索引从0开始,因此在转换过程中需要将所有的索引减1。

import tkinter import tkinter.messagebox def Button_Click(btn): btn_Label = tkinter.Entry(mainUI) btn_Label.insert(tkinter.END,btn) btn_Label.place(x=45,y=75,width=40,height=20) mainUI = tkinter.Tk() mainUI.title('计算器') mainUI.geometry('300x280') #输入数字的两个文本框 num1_Label = tkinter.Label(mainUI,text='number 1 :',justify=tkinter.LEFT,anchor='e') num1_Label.place(x=25,y=20,width=80,height=30) num2_Label = tkinter.Label(mainUI,text='number 2 :',justify=tkinter.LEFT,anchor='e') num2_Label.place(x=25,y=125,width=80,height=30) num1_Var = tkinter.StringVar(mainUI,value='') num2_Var = tkinter.StringVar(mainUI,value='') num1_Entry = tkinter.Entry(mainUI,width=100,textvariable=num1_Var) num1_Entry.place(x=110,y=25,width=140,height=20) num2_Entry = tkinter.Entry(mainUI,width=100,textvariable=num2_Var) num2_Entry.place(x=110,y=130,width=140,height=20) #创建加减乘除按钮及显示文本框 sum_Button = tkinter.Button(mainUI,text='+',command=lambda :Button_Click('+')) sum_Button.place(x=100,y=75,width=30,height=20) min_Button = tkinter.Button(mainUI,text='-',command=lambda :Button_Click('-')) min_Button.place(x=145,y=75,width=30,height=20) mul_Button = tkinter.Button(mainUI,text='x',command=lambda :Button_Click('x')) mul_Button.place(x=190,y=75,width=30,height=20) div_Button = tkinter.Button(mainUI,text='/',command=lambda :Button_Click('/')) div_Button.place(x=235,y=75,width=30,height=20) #创建结果框以及计算按钮 cal_Label = tkinter.Label(mainUI,text='result :',justify=tkinter.LEFT,anchor='e') cal_Label.place(x=25,y=175,width=80,height=20) cal_Entry = tkinter.Entry(mainUI) cal_Entry.place(x=110,y=175,width=80,height=20) cal_Button = tkinter.Button(mainUI,text='Calculate') cal_Button.place(x=110,y=225,width=80,height=20) mainUI.mainloop()完善此代码中Calculate按钮被按下后进行的计算及输出操作

可以在Calculate按钮的command中添加一个函数来实现计算和输出的操作,具体实现如下: 1. 定义一个名为calculate的函数,用于计算并输出结果。 2. 在calculate函数中,获取num1_Entry和num2_Entry中的数值,并将其转换为浮点数类型。 3. 根据按钮的Label(即加减乘除符号),对两个数值进行相应的运算,并将结果显示在cal_Entry中。 修改后的代码如下: ``` import tkinter import tkinter.messagebox def Button_Click(btn): btn_Label = tkinter.Entry(mainUI) btn_Label.insert(tkinter.END, btn) btn_Label.place(x=45, y=75, width=40, height=20) def calculate(): # 获取num1_Entry和num2_Entry中的数值,并将其转换为浮点数类型 num1 = float(num1_Entry.get()) num2 = float(num2_Entry.get()) # 获取按钮的Label,根据加减乘除符号进行相应的运算 operator = btn_Label.get() if operator == '+': result = num1 + num2 elif operator == '-': result = num1 - num2 elif operator == 'x': result = num1 * num2 elif operator == '/': if num2 == 0: tkinter.messagebox.showerror('Error', '除数不能为0!') return else: result = num1 / num2 # 将结果显示在cal_Entry中 cal_Entry.delete(0, tkinter.END) cal_Entry.insert(tkinter.END, str(result)) mainUI = tkinter.Tk() mainUI.title('计算器') mainUI.geometry('300x280') # 输入数字的两个文本框 num1_Label = tkinter.Label(mainUI, text='number 1 :', justify=tkinter.LEFT, anchor='e') num1_Label.place(x=25, y=20, width=80, height=30) num2_Label = tkinter.Label(mainUI, text='number 2 :', justify=tkinter.LEFT, anchor='e') num2_Label.place(x=25, y=125, width=80, height=30) num1_Var = tkinter.StringVar(mainUI, value='') num2_Var = tkinter.StringVar(mainUI, value='') num1_Entry = tkinter.Entry(mainUI, width=100, textvariable=num1_Var) num1_Entry.place(x=110, y=25, width=140, height=20) num2_Entry = tkinter.Entry(mainUI, width=100, textvariable=num2_Var) num2_Entry.place(x=110, y=130, width=140, height=20) # 创建加减乘除按钮及显示文本框 sum_Button = tkinter.Button(mainUI, text='+', command=lambda: Button_Click('+')) sum_Button.place(x=100, y=75, width=30, height=20) min_Button = tkinter.Button(mainUI, text='-', command=lambda: Button_Click('-')) min_Button.place(x=145, y=75, width=30, height=20) mul_Button = tkinter.Button(mainUI, text='x', command=lambda: Button_Click('x')) mul_Button.place(x=190, y=75, width=30, height=20) div_Button = tkinter.Button(mainUI, text='/', command=lambda: Button_Click('/')) div_Button.place(x=235, y=75, width=30, height=20) # 创建结果框以及计算按钮 cal_Label = tkinter.Label(mainUI, text='result :', justify=tkinter.LEFT, anchor='e') cal_Label.place(x=25, y=175, width=80, height=20) cal_Entry = tkinter.Entry(mainUI) cal_Entry.place(x=110, y=175, width=80, height=20) cal_Button = tkinter.Button(mainUI, text='Calculate', command=calculate) cal_Button.place(x=110, y=225, width=80, height=20) mainUI.mainloop() ```

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

帮我在下面的代码中添加高斯优化,原代码如下:import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数,即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型,并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码,相等的总和,并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------:",query_label) print("查询二进制:", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果:",query_result) print("是否相等:",query_binary != trn_binary) print("查询结果1:", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2:",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数:",num_ones) print("查询正确:",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

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