history_pred_dict[ts][nodes[i]] = np.transpose( history_pred[:, [i]], (1, 0, 2, 3))
时间: 2023-04-11 11:02:31 浏览: 35
这是一个编程类的问题,我可以回答。这行代码的作用是将 history_pred 中的第 i 列转置后,按照指定的维度顺序重新排列,并将结果存储在 history_pred_dict 的指定位置。具体来说,np.transpose(history_pred[:, [i]], (1, 0, 2, 3)) 中的第一个参数表示要转置的矩阵的切片,[:, [i]] 表示取所有行,但只取第 i 列。第二个参数 (1, 0, 2, 3) 表示将原矩阵的第 1 维和第 0 维交换位置,第 2 维和第 3 维交换位置,从而实现转置和重新排列的效果。
相关问题
fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred) print(report)该成四分类
如果你要将该代码从三分类改为四分类,你需要相应地修改以下几个部分:
1. 首先,你需要将`fuzzy_class`的长度从3改为4,因为你要处理4个类别。
```
fuzzy_class = np.zeros((4,))
```
2. 接着,你需要修改`fuzzy_class`的赋值方式,使其能够处理4个类别。假设你的标签是从0到3,你可以使用以下方式:
```
fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7
fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2
fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1
fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0
```
这里使用了一种简单的模糊逻辑,将最可能的类别赋值为0.7,其次可能的类别赋值为0.2和0.1,最不可能的类别赋值为0。你可以根据实际情况进行调整。
3. 最后,你需要修改`classification_report`函数的参数,将`labels`参数设置为`[0, 1, 2, 3]`,表示你要报告所有4个类别的指标。修改后的代码如下所示:
```
fuzzy_pred = []
for i in range(len(y_pred)):
fuzzy_class = np.zeros((4,))
fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7
fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2
fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1
fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0
fuzzy_pred.append(fuzzy_class)
fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)
fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1)
report = classification_report(y_test, fuzzy_pred, labels=[0, 1, 2, 3])
print(report)
```
class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码
这是一个KNN(K-Nearest Neighbor)算法的Python实现,具体注释如下:
```python
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
def train(self, X, y):
self.X_train = X # 训练数据集
self.y_train = y # 训练数据集对应的标签
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集数量
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集数量
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 初始化距离矩阵
# 计算欧氏距离
d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T)
d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True)
d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1)
dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3)
y_pred = np.zeros(num_test) # 初始化预测结果
for i in range(num_test):
# 找到距离最近的k个训练数据点的索引
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k]
# 找到这k个训练数据点对应的标签
y_kclose = self.y_train[dist_k_min]
# 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为预测结果
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist()))
return y_pred
```
KNN算法是一种比较简单的分类算法,主要步骤包括以下几点:
1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离(通常使用欧氏距离);
2. 找到距离最近的k个训练数据点,这k个数据点对应的标签就是预测结果;
3. 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为最终的预测结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)