首页解释NN=length(dataX); t=ceil(NN*0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

解释NN=length(dataX); t=ceil(NN0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

时间: 2023-06-06 15:07:55 浏览: 43

这段代码是将数据分成训练集和测试集。length(dataX)是数据的总长度，ceil(NN*0.80)取的是80%的数据作为训练集。然后使用randperm函数将数据随机排列，并且用idx来保存这个排列。最后根据idx将数据分成训练集和测试集，并且对训练集进行了一些随机扰动。

x_train = dataX[:train_size,:].reshape(-1,timestep,input_size)

这是一个将 dataX 的前 train_size 行数据按照 timestep 和 input_size 的形状进行重塑的代码。其中，train_size 表示训练集的大小，timestep 表示时间步长，input_size 表示输入数据的维度。

train_size = int(np.round(0.8*dataX.shape[0]))

这是一个编程类的问题，可以回答。这段代码的作用是将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集。其中，dataX是数据集的特征矩阵，shape[0]表示数据集的样本数。np.round()函数是四舍五入函数，int()函数是取整函数。

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下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def init(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).init() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable...

请指出下列python代码的错误并改正。from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_index, test_index in kf.split(data): dataX_train = x[train_index] dataX_test=x[test_index] dataY_train = y[train_index] dataY_test=y[test_index] model = LogisticRegression() model.fit(dataX_train, dataY_train.astype('int')) # print(model.predict(dataX_test)) # print(dataY_test.tolist()) accuracy_rate.append(sum(model.predict(dataX_test)==dataY_test.tolist())/len(dataY_test)) cm.append(confusion_matrix(y_true=dataY_test, y_pred=model.predict(dataX_test)).T)

datax=train.values/255.0

根据代码中的变量名，假设"train"是一个包含图像数据的数组或矩阵。通过除以255.0，可以将像素值从整数范围(0-255)缩放到浮点数范围(0.0-1.0)。请确保在进行这个操作之前，你已经正确地加载了训练集数据，并将其...

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

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[:, -1, :]) ...

X_train = np.array(datax2[:, [0, 1]], dtype=float)

这段代码中的 X_train 是一个二维的 numpy 数组，其中包含了 datax2 的第一列和第二列数据，表示为浮点数类型。datax2 是一个数据集，它的每一行代表一个数据样本，包含多个特征和一个标签。[:, [0, 1]] ...

x_train=dataX[:train_size,:].reshape(-1,timestep,feature_size) y_train=dataY[:train_size].reshape(-1,1)中的dataX和dataY的区别详解

在这个代码片段中，dataX和dataY都是用来分别存储输入和输出数据的。 dataX是一个二维数组，表示输入数据。其中，第一个维度表示数据的样本数，第二个维度表示时间步数（也就是序列长度），第三个维度表示特征数...

解释dataNum = size(dataX,1); % 训练数据 idx=randperm(dataNum ); trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试数据 testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:); [~,testYreal] = max(testY'); testYreal = testYreal';

然后使用randperm函数生成一个随机排列的向量idx，其长度为数据集的样本数。这个向量可以用来将数据集随机划分为训练集和测试集。trnNum = round(0.80*dataNum)表示将80%的数据作为训练集，其余20%的数据作为...

matlab里mx=vpa(datax,6)什么意思

其中，datax是一个数值或矩阵，6表示要转换为6位有效数字的高精度数值或矩阵。具体来说，mx = vpa(datax,6)会将datax转换为一个新的高精度数值或矩阵mx，其中所有的数字都保留6位有效数字。这可以用于...

random_num = [index for index in range(len(dataX))]

这段代码创建了一个列表random_num，用于存储0到(len(dataX)-1)的整数。列表推导式 [index for index in range(len(dataX))] 的作用是生成一个包含0到len(dataX)-1的整数的列表。其中，range(len(dataX)) 生成...

改写以下代码，使其具备随机提取数据的能力：dataNum = size(dataX,1); % 训练数据 idx=randperm(dataNum ); trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试数据 testX = dataX(idx(trnNum+1:end),:); testY = dataY(idx(trnNum+1:end),:); [~,testYreal] = max(testY'); testYreal = testYreal';

idx=randperm(dataNum ); % 随机提取数据 trnNum = round(0.80*dataNum); trainX = dataX(idx(1:trnNum),:); trainY = dataY(idx(1:trnNum),:); [~,trainYreal] = max(trainY'); trainYreal = trainYreal'; % 测试...

解释train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)

这段代码的作用是将数据集 dataX 和 dataY 分割成训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。具体来说，代码首先根据总数据集中数据Y的数量将训练集的大小设为总数据集的70%。然后，代码计算...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable 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 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) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 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') 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): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) 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()画出预测值真实值图

data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') ...

datay=train['label'].values train=train.drop(['label',],axis=1) datax=train.values/255.0

这段代码将"train" DataFrame中的"label"列提取出来，保存在名为"datay"的变量中。接着，从"train" DataFrame中删除"label"列，更新"train" DataFrame为删除"label"列后的结果。最后，将"train" DataFrame转换为...

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解释NN=length(dataX); t=ceil(NN*0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));