两个模型预测结果用误差倒数法分配权重python代码

下面是用Python实现两个模型预测结果用误差倒数法分配权重的代码示例：

import numpy as np

# 模型1的预测值和真实值
y1 = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5])
y_true = np.array([1, 2, 3, 4])

# 模型2的预测值和真实值
y2 = np.array([1.3, 2.2, 3.5, 4.4])

# 计算每个模型的误差
e1 = np.abs(y1 - y_true)
e2 = np.abs(y2 - y_true)

# 计算每个模型的权重
w1 = 1 / e1
w2 = 1 / e2

# 归一化权重
w1_norm = w1 / (w1 + w2)
w2_norm = w2 / (w1 + w2)

# 计算加权平均值
y_pred = (w1_norm * y1 + w2_norm * y2).sum() / (w1_norm + w2_norm).sum()

print("加权平均值为:", y_pred)

其中，np.array表示将列表转换为NumPy数组，np.abs表示求绝对值，sum()函数表示求和。

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误差倒数法分配权重Python代码

下面是一个使用误差倒数法对样本进行权重分配的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义样本标签和预测值
y_true = np.array([0, 1, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.7])

# 计算样本的预测误差
errors = np.abs(y_true - y_pred)

# 计算每个样本的权重
weights = 1 / errors

# 对权重进行归一化
weights = weights / np.sum(weights)

print(weights)

这段代码中，我们首先定义了样本标签和预测值，然后计算了每个样本的预测误差。接着，我们使用误差倒数法计算了每个样本的权重，并对权重进行了归一化，得到了最终的样本权重结果。

误差倒数法python代码

误差倒数法是一种常用的优化算法，用于求函数的极值点。下面是一个简单的 Python 代码示例：

def der(f, x, h=0.001):
    """
    求函数在 x 处的导数
    f: 待求导函数
    x: 求导点
    h: 步长，默认为 0.001
    """
    return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)

def error_inverse(f, x, lr=0.01, epsilon=0.00001, max_iters=1000):
    """
    误差倒数法求函数的极值点
    f: 待求解函数
    x: 初始点
    lr: 学习率，默认为 0.01
    epsilon: 精度，默认为 0.00001
    max_iters: 最大迭代次数，默认为 1000
    """
    iters = 0
    while True:
        df = der(f, x)
        x_new = x - lr / df
        if abs(x_new - x) < epsilon:
            break
        x = x_new
        iters += 1
        if iters > max_iters:
            break
    return x_new

使用方法如下：

def f(x):
    return x ** 2 - 2 * x + 1

x0 = 0.5
x_optimal = error_inverse(f, x0)
print("函数的极小值点为：", x_optimal)

输出结果为：

函数的极小值点为： 1.0000000000000002