weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T中的list在哪
时间: 2024-06-11 16:04:00 浏览: 10
里?
在这个函数调用中,weights.T是一个权重矩阵,它可以是一个numpy数组或一个列表。没有明确的列表需要在函数调用中提供。如果你想使用一个列表作为权重,你可以将它转换成一个numpy数组或使用numpy.asarray()函数将其转换成一个numpy数组。例如:
weights_list = [0.2, 0.3, 0.5]
weights_array = np.asarray(weights_list)
weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights_array)
相关问题
weights = bagging.estimators_samples_ # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思
weights = bagging.estimators_samples_ 的含义是:这是一个Bagging模型的属性,表示每个基模型在训练集中的权重。具体来说,这个属性是一个二维数组,其中第一维表示基模型的个数,第二维表示训练集中每个样本的权重,权重值为0或1,表示该样本是否被用于训练对应的基模型。这个属性可以用于分析Bagging模型的特征重要性等问题。
weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思
这段代码的中文解释是:weights表示袋装法中每个基分类器的权重,bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性,表示每个基分类器所使用的样本集合,list是一个Python内置函数,将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。
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