P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

时间: 2023-07-14 15:14:25 浏览: 137
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modele_train.zip_train_train simulink 1D

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这段代码是将数据集中前 num_train_s 个样本的前 f_ 个特征提取出来，并将其转置赋值给 P_train。其中，res 是一个矩阵，其大小为 num_samples x num_features，表示数据集中的所有样本和特征。因此，res(1: num_train_s, 1: f_) 表示取出前 num_train_s 行和前 f_ 列的子矩阵，即前 num_train_s 个样本的前 f_ 个特征。最后通过转置操作，将其变为 f_ x num_train_s 的矩阵，作为 P_train 的取值。
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P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, 1: f_ 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码中，P_train和T_train是训练集的特征矩阵和标签矩阵，res是原始数据经过预处理后得到的矩阵，num_train_s表示训练集的大小，f_表示特征的数量，end表示标签的数量。 这段代码中，先将res矩阵的前num_train_...

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

其中，P_train 是一个大小为 f_ x num_train_s 的矩阵，代表输入特征，每列为一个样本的特征向量。T_train 是一个大小为 c_ x num_train_s 的矩阵，代表标签，每列为一个样本的标签向量。M 是输入特征的维度。

result = xlsread('数据集4.xlsx','Sheet1', 'A1:B40'); num_samples = length(result); or_dim = size(result, 2); kim = 2; zim = 1; for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)]; end outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim; disp(f_); P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2);

这段代码是在前面读取数据的基础上进行的处理。...P_train和T_train分别被赋值为res中前num_train_s个样本的特征和标签，其中M为特征的维度。这段代码的作用可能是为了将原始数据处理成神经网络训练所需的输入形式。

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

3. %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2);：这部分...

for i = 1 : num_class mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本 mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数 mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数 P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入 T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出 P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入 T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出 end查找输出节点

在该循环中，每次循环取出一个类别的所有样本，计算该类别应该被分配到训练集中的样本数量mid_tiran（假设训练集和测试集的比例为1：1），然后将前mid_tiran个样本加入训练集，后面的样本加入测试集。其中，训练集的...

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

P_train = res(train_idx, 1:18)'; T_train = res(train_idx, 19:21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1:18)'; T_test = res(test_idx, 19:21)'; 在这里，我们使用 all 函数来检查 train_...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段程序当中如果进行误差补偿的话怎么操作

[input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1, error); 同样的，在测试模型时也需要对输入数据进行误差补偿和归一化操作，代码如下： input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input...

%% 分析数据 % X = images'; % y = labels'; res=[images;labels];res=res'; %% 分析数据 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度 num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本） num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例 res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行） flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上） %% 设置变量存储数据 P_train = []; P_test = []; T_train = []; T_test = [];

这段代码是用来分析数据的。首先将图片和标签分别存放在X和y中，然后将它们合并在一起形成一个新的数组res。...最后，创建四个变量P_train、P_test、T_train和T_test，用于存储训练集和测试集的图片和标签。

解释def train_sgd(lr, batch_size, num_epochs=2): data_iter, feature_dim = get_data_ch11(batch_size) return train_ch11( sgd, None, {'lr': lr}, data_iter, feature_dim, num_epochs) gd_res = train_sgd(1, 1500, 10)

- gd_res = train_sgd(1, 1500, 10)：调用函数 train_sgd，传入学习率为 1、批次大小为 1500 和训练轮数为 10，并将返回结果赋值给变量 gd_res。 综上所述，这段代码定义了一个函数 train_sgd 用于进行随机...

outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim;

num_train_s被计算为num_size乘以num_samples（总数据集大小）并四舍五入取整，表示训练集的大小。f_被计算为矩阵res的列数减去outdim，表示输入数据的维度。这段代码可能是在进行机器学习模型的训练前的数据预处理...

翻译这段代码:print("start：") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult：",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

打印 "start："，并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证，其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集，使用 LightGBM 模型进行训练和预测，并计算每个测试集的 AUC 分数。将每个测试集的预测结果和相应的 AUC ...
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