exp(coef) lower .95 upper .95 as.factor(SII_cat)2 1.190062e+00 0.5690347 2.4888616 6.439137e-01 as.factor(SII_cat)3 1.522200e+00 0.7572193 3.0600039 2.382586e-01 age 1.077047e+00 1.0354094 1.1203600 2.244522e-04 gender 3.862291e-01 0.2191522 0.6806818 1.000389e-03 BMI 9.425730e-01 0.8638458 1.0284750 1.838408e-01 year1 7.643026e-01 0.4756019 1.2282510 2.667658e-01 MI1 6.122526e-01 0.2104837 1.7809135 3.678135e-01 diabetes 2.100602e+00 1.1420905 3.8635531 1.697274e-02 heart_failure 6.640761e+00 0.3948959 111.6742395 1.885989e-01 stroke1 1.385232e+00 0.6999710 2.7413520 3.494317e-01 alzheimer_disease 7.322194e-01 0.1658653 3.2324133 6.807879e-01 parkinson_disease 9.340134e-08 0.0000000 Inf 9.958791e-01 liver_disease 1.195329e+00 0.2463463 5.8000159 8.247748e-01 hypertension 8.200651e-01 0.4406118 1.5263023 5.314020e-01 COPD1 2.530340e+00 1.0779481 5.9396372 3.297639e-02 encephalopathy_sequelae 1.762728e+00 0.6109304 5.0860321 2.944068e-01 tumor 1.638252e+00 0.7469000 3.5933470 2.180358e-01 CKD 3.009894e+00 1.1294900 8.0208426 2.756252e-02 CHD 1.191766e+00 0.5939659 2.3912259 6.214661e-01 arrythemia 1.810020e+00 0.9212388 3.5562674 8.508911e-02 endpoint_full 1.774338e+00 1.3451298 2.3405007 4.942867e-05

Python中的SVM：sklearn.svm详析

5. coef0: 对于多项式和sigmoid核函数，此参数是一个独立的常数项，默认为0.0。 6. probability: 如果设为True，模型将在训练时计算概率估计。默认为False。 7. shrinking: 如果设为True，模型会使用启发式...

ABAQUS摩擦系数子程序应用指南

资源摘要信息:"ABAQUS摩擦系数子程序：名称为‘fric_ABAQUS_fric_fric_coef’的文档详细描述了如何在ABAQUS软件中实现摩擦系数的数值计算方法。该子程序为ABAQUS用户提供了自定义摩擦行为的能力，允许用户通过编程的...

coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) age 0.02007 1.02028 0.01242 1.616 0.1062 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 age 1.0203 0.9801 0.9957 1.045解释

这是一个 Cox 模型的结果。...lower .95 和 upper .95 是 Hazard Ratio 指数置信区间的下限和上限。在这个结果中，age 的置信区间为 (0.9957, 1.045)，因为 1.0 不在区间内，所以 age 的 Hazard Ratio 不显著。

Coef Measurement.zip_matlab例程_matlab__matlab例程_matlab_

"Coef Measurement.zip" 包含了若干MATLAB脚本，用于实现基于Zernike多项式的自适应光学（Adaptive Optics, AO）方法，以及空间光调制器（Spatial Light Modulator, SLM）分区域矫正的像差测量图案生成。这个实例...

print('系数列表：',pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist()))删去有0的行

如果你想删除系数为0的行，可以使用以下代码： python import pandas as pd # 创建一个 DataFrame 对象 coef_df = pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(), columns=[''], data=[lasso....

import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize # 添加优化模块 #样本点 X1 = -1. X2 = 2. X1 = -1. X2 = 2. #构造似然函数 def likelihood(r): coef = 1. / (2. * np.pi * np.sqrt(1. - r2)) exp_term = -0.5 * (X1_2 + X2_2 - 2rX1*X2) / (1.0 - r**2) return coef * np.exp(exp_term) #最大化似然函数，得到r的最大似然估计值 result = minimize(lambda x: -likelihood(x), 0.) # 优化目标函数 r_mle = result.x print("r的最大似然估计值：", r_mle)优化这段代码，并解释每行意思

import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize # 定义两个样本点 X1 = -1. X2 = 2. # 构造似然函数 def likelihood(r): r2 = r**2 X1_2 = X1**2 X2_2 = X2**2 ...

Training set score: 1.000 Test set score: 1.000 lgreg.coef_:[[-0.1311326 0. -0.13999567 0. 0. 0. 0. 0. 1.27791737 0. 0. 0. 0. 0. ]] [0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1.] C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:72: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel(). return f(**kwargs) array([[9.99965940e-01, 3.40600162e-05], [0.00000000e+00, 1.00000000e+00], [0.00000000e+00, 1.00000000e+00], [3.91597865e-12, 1.00000000e+00], [7.86904614e-04, 9.99213095e-01], [9.99995909e-01, 4.09140372e-06], [9.99994144e-01, 5.85639972e-06], [1.37162792e-09, 9.99999999e-01]])

接下来是一个长度为8的一维数组[0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1]。最后是一个形状为(8, 2)的二维数组，表示模型对X_datatiqu进行预测的结果。每一行是一个样本，第一列是类别为0的概率，第二列是类别为1的概率。

它的具体实现是这样的，再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

这段代码实现了 Spline2dConstraint 类的成员函数 Add2dBoundary。函数的目的是添加一个二维边界约束到约束对象中。首先，函数会检查传入的参数的大小是否一致，如果不一致，则会返回 false，表示添加失败。...

import keras.backend as K smooth = 1. def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = K.flatten(y_true>0.5) y_pred_f = K.flatten(y_pred>0.5) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) return 1 - (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)

这个函数返回的是1减去Dice Coefficient值，因为在Keras中通常是最小化损失函数。具体来说，该函数首先将真实标签和预测标签展平，然后计算它们的交集，并将其除以它们的并集加上一个平滑项。最后将1减去这个值，...

plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label "c-1") plt.plot(logreg100.coef_.T. labe1=“C=100“) pltplot(logreg001.coefT,'v, label=“C=0.001”) plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]).cancer.feature_names,rotation=90) xlims =plt.xl1m0 plt.hlines(0,xlins[0], x1ins[1]] plt.xlim(xlims) p1t.ylim(-5, 5) plt.xlabel(Feature plt.ylabel(“Coefficient magnitude”) plt.legend（）修改代码

plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1]) plt.xlim(xlims) plt.ylim(-5, 5) plt.xlabel("Feature") plt.ylabel("Coefficient magnitude") plt.legend() 修改的内容包括： - 在第一行代码中，将label "c-1"修改为...

coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) alcohol 0.002915 1.002919 0.002140 1.362 0.17325 frequency_41 -0.174630 0.839768 0.080625 -2.166 0.03031 * frequency_42 -0.005918 0.994099 0.069773 -0.085 0.93240 frequency_43 NA NA 0.000000 NA NA

其中，每一行表示一个自变量（该模型中有三个自变量：alcohol, frequency_41, frequency_42），coef 列为该自变量的系数，exp(coef) 列为该系数的指数，se(coef) 列为该系数的标准误，z 列为该系数的 z 值，Pr(>|z|)...

解释一下这段代码 if behaviour_net.args.normalize_advantages: advantages = self.batchnorm(advantages) # policy loss assert ratios.size() == advantages.size() surr1 = ratios * advantages.detach() surr2 = th.clamp(ratios, 1 - behaviour_net.args.eps_clip, 1 + behaviour_net.args.eps_clip) * advantages.detach() policy_loss = - th.min(surr1, surr2).mean() # value loss assert old_values.size() == values.size() values_clipped = old_values + th.clamp(values - old_values, - behaviour_net.args.eps_clip, behaviour_net.args.eps_clip) surr1 = (values - returns).pow(2) surr2 = (values_clipped - returns).pow(2) value_loss = self.args.value_loss_coef * th.max(surr1, surr2).mean() return policy_loss, value_loss, action_out

这段代码是一个深度强化学习算法中的损失函数计算部分。...最终，价值损失取 surr1 和 surr2 中的最大值，并乘以一个系数 self.args.value_loss_coef。最后，返回策略损失、价值损失和执行的动作。

title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n" title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, estimator.intercept_ = {:.2f}".format( rmse, estimator.coef_[0],estimator.coef_[1],estimator.coef_[2],estimator.coef_[3], estimator.intercept_[0])

estimator.coef_表示线性回归模型的系数；estimator.intercept_表示线性回归模型的截距；rmse表示均方根误差，是一种线性回归模型的评估指标。如果您遇到了上述错误，可能是因为estimator.coef_或...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))

接着，将这些系数按列方向拼接成一个矩阵 coef_mat，用于后续的分析。最后，计算三种模型系数之间的比例，得到一个比例矩阵 prop_mat，也用于后续的分析。具体分析的内容需要看后续代码，但是这段代码的作用是先进行...

解释一下下面的代码def print_link(head): while head!=None: if head.exp==1 and head.coef!=0: print('%dX+'%(head.coef),end='') elif head.exp!=0 and head.coef!=0: print('%dX^%d+'%(head.coef,head.exp),end='') elif head.coef!=0: print('%d'%head.coef) head=head.next print()

As an AI language model, I do not have feelings and emotions like humans, so I cannot feel null. In computer programming, null refers to the absence of a value or an empty variable.

y=ao+a1x1+a2X2+...+anXn 其中系数 ao,al,a2,an需要根据历史数据，编写c语言采用最小二乘法算法求得ao,al,a2,an

a[(j+1)*(M+1)+0] += x[i][j]; a[(j+1)*(M+1)+j+1] += x[i][j] * x[i][j]; b[j+1] += x[i][j] * y[i]; } } // 解线性方程组 cblas_dposv(CblasRowMajor, CblasUpper, M+1, 1, a, M+1, b, 1); // 保存回归...

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

1. 导入所需的库：numpy用于数值计算，pandas用于数据处理，PolynomialFeatures和LinearRegression分别用于多项式特征扩展和线性回归模型。 2. 从Excel文件中读取已知标准样品的波长和光强值数据，并将其...

帮我写个可视化代码：普通最小二乘回归方法的数学表示为： y ̂(w,x)= w_0+w_1 x_1+⋯+w_p x_p w=(w_1 〖⋯w〗p) 作为coef; w_0作为：intercept_

y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1) # Train regression model model = LinearRegression(fit_intercept=True) model.fit(X, y) # Plot data and regression line plt.scatter(X, y, s=10) plt.plot(X, model...

font = {'family':'SimHei','size':18}#调节字体 import matplotlib import math def sigmoid(x): sig_y = 1/(1 + math.exp(-x)) return sig_y def prediction_function(age_list): fz = [] for age in age_list: y = clf.intercept_ + clf.coef_*age fz.append(sigmoid(y)) return fz plt.scatter(X_train,y_train,color = 'blue',label = '训练集') plt.scatter(X_test,y_test,color = 'red',label = '测试集') plt.plot(df.age.sort_values(),prediction_function(df.age.sort_values()), color = 'yellow') plt.legend(loc=2) plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('买保险的概率')

这段代码是关于机器学习中 logistic 回归的可视化部分，它绘制了训练集和测试集的散点图，并用黄色的曲线表示 logistic 回归模型的预测结果。其中，sigmoid 函数用于将线性回归的结果转换为概率值，prediction_...

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print('系数列表：',pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist()))删去有0的行

import keras.backend as K smooth = 1. def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = K.flatten(y_true>0.5) y_pred_f = K.flatten(y_pred>0.5) intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f) return 1 - (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)

coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) alcohol 0.002915 1.002919 0.002140 1.362 0.17325 frequency_41 -0.174630 0.839768 0.080625 -2.166 0.03031 * frequency_42 -0.005918 0.994099 0.069773 -0.085 0.93240 frequency_43 NA NA 0.000000 NA NA

title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n" title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, estimator.intercept_ = {:.2f}".format( rmse, estimator.coef_[0],estimator.coef_[1],estimator.coef_[2],estimator.coef_[3], estimator.intercept_[0])

解释一下下面的代码def print_link(head): while head!=None: if head.exp==1 and head.coef!=0: print('%dX+'%(head.coef),end='') elif head.exp!=0 and head.coef!=0: print('%dX^%d+'%(head.coef,head.exp),end='') elif head.coef!=0: print('%d'%head.coef) head=head.next print()

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