ytrue,ypred=knn.predict(xtrain),knn.predict(xtest)

时间: 2024-04-26 22:21:04 浏览: 174
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ls-mse_mse_ls_matlab.zip

这是一个机器学习中的 KNN 模型的预测过程，其中 xtrain 是训练集的特征数据，ytrue 是训练集的真实标签，xtest 是测试集的特征数据，ypred 是通过 KNN 模型预测得到的测试集的标签。KNN 是一种基于实例的学习方法，它通过计算新样本与训练集中所有样本之间的距离，找到与该样本距离最近的 k 个样本，并基于这些样本的标签进行分类。
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train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测，并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。 4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式，第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数，第二种是使用sklearn....

selected_columns=diabetes[['age', 'HbA1c_level','blood_glucose_level','diabetes']] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',selected_columns).fit() reg.summary() train=selected_columns.sample(frac=0.7) test=selected_columns[~selected_columns.index.isin(train.index)] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',train).fit() ypred=reg.predict(test[['age','HbA1c_level','blood_glucose_level']]) ytrue=test['diabetes'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) frmse/np.mean(ytrue)什么意思

这段代码是一个简单的线性回归模型，用于预测糖尿病患者的糖尿病指标。首先，从糖尿病数据集中选择了4个特征（年龄、HbA1c水平、血糖水平和是否患有糖尿病），并对这些特征进行了简单的线性回归分析。...

解释以下代码：augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData); YPred=classify(net,augimdsTest); YTrue=TestData.Labels; Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%";

接着，Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%" 计算了预测准确率。首先，通过 sum(YPred==YTrue) 计算了预测正确的样本数量。然后，除以测试数据集中样本的总数 numel(YTrue) 并...

X,Y=bike['temp'],bike['count'] X=stats.add_constant(X)#给矩阵X添加常数项 reg = stats.OLS(Y,X).fit()#将XY进行拟合回归 print(reg.summary())#得出结果 train=bike.sample(frac=0.7)#在样本中抽取70%作训练模型，其余30%作为测试集 test=bike[~bike.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('count~temp',train).fit()#以价格为自变量，面积为因变量拟合了一个新模型 ypred,ytrue=mdl.predict(test['temp']),test['count']#得到预测价格和真实价格 frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))#计算均方根误差以评价模型性能 #如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较，以判断模型的预测误差是否足够小 l=frmse/np.mean(ytrue)这段代码说明了什么，做了什么事情

接着，使用mdl对象对测试集中的自变量进行预测，得到预测值ypred和真实值ytrue，然后计算均方根误差（frmse）以评估模型性能，并将其除以目标变量的平均值，得到RMSE与目标变量平均值之比（l），以判断模型的预测...

frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))得出来的frmse怎么评价误差大小

通常情况下，均方根误差（RMSE）的值越小，表示模型的预测误差越小，模型的准确性越高。具体评价误差大小的标准因应用场景而异，但可以根据实际情况制定一些评价指标。例如，如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的...

qts = np.asarray([0.9, 0.1]) # 80%置信区间 qts_num = len(qts) print('qts--', qts, '\n', 'qts_num--', qts_num) inputdata = Input(shape=(time_step, fea)) output = LSTM(64, return_sequences=False)(inputdata) output = Dense(qts_num, activation='linear')(output) model = Model(inputs=inputdata, outputs=output, name='LSTM-QR') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer]

这段代码是一个使用分位数损失函数训练 LSTM 模型的示例。 首先，qts 是一个包含要计算的分位数的列表。在这个例子中，设置为 [0.9, 0.1]，表示要计算的两个分位数是 0.9 和 0.1。qts_num 是分位数的数量，...

解释以下代码：cm=confusionchart(YTrue,YPred); cm.Title="分类混淆矩阵"; cm.ColumnSummary='column-normalized'; cm.RowSummary='row-normalized';

首先，cm=confusionchart(YTrue,YPred) 创建了一个分类混淆矩阵对象 cm。这个函数接受两个参数，YTrue 是真实的标签值，YPred 是预测的标签值。混淆矩阵是一个表格，用于可视化分类模型在不同类别上的预测...

model.compile(loss=[lambda ytrue, ypred: tilted_loss(ytrue, ypred, qts)], optimizer=opt)是什么意思

这里使用了一个lambda函数，它接受两个参数ytrue和ypred，分别表示真实的目标值和模型预测的值。lambda函数内部调用了一个自定义的损失函数tilted_loss()，并将ytrue、ypred以及qts作为参数传递给该函数。qts是一个...

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frmse/np.mean(ytrue)

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frmse/np.mean(ytrue)多少最好

frmse/np.mean(ytrue) 的值越小，代表模型的预测效果越好。因此，没有一个通用的最佳值，最佳的值取决于具体的数据集和模型。 在实际应用中，我们可以先计算出模型在训练集和测试集上的 frmse/np.mean(ytrue) ...

frmse/np.mean(ytrue)什么意思

这个表达式计算了一个回归模型的均方根误差（RMSE）...因此，frmse/np.mean(ytrue) 的含义是，将 RMSE 除以真实值的均值，求得一个相对误差，用于评估回归模型的预测效果。如果这个值越小，代表模型的预测结果越准确。

frmse/np.mean(ytrue)小于1吗

frmse/np.mean(ytrue) 的值是否小于 1 取决于具体的数据集和模型。无法一概而论地回答此问题。 通常情况下，如果模型的预测效果比较好，即 RMSE 相对于真实值的均值较小，则 frmse/np.mean(ytrue) 的值很可能...

frmse/np.mean(ytrue)的值大于2什么意思

如果 frmse/np.mean(ytrue) 的值大于 2，通常意味着模型的预测效果相对较差，即模型的预测误差相对于真实值的均值过大。 假设 frmse/np.mean(ytrue) 的值为 2.5，这意味着模型的预测误差是真实值均值的 2.5 倍...

将测试集的每个样本都通过该方式,分类得到预测值类别序列 ypred,并且将 ypred 与

然后，我们将 ypred 与真实标签类别序列 ytrue 进行对比。 对比的方式是逐一比较 ypred 和 ytrue 的对应位置上的值是否相等。如果相等，则说明预测正确；如果不相等，则说明预测错误。 统计预测正确的样本数量，...
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