如何在Python中加载`object_pred_idx_to_name.pkl`？

在Python中，你可以使用pickle模块来加载保存在`.pkl`文件中的数据，如`object_pred_idx_to_name.pkl`。pickle是Python自带的一种用于序列化和反序列化的工具，可以将复杂的数据结构（如字典、列表、自定义对象等）保存到文件中，然后在需要的时候再读取出来。

以下是加载`object_pred_idx_to_name.pkl`文件的基本步骤：

import pickle

# 打开文件
with open('object_pred_idx_to_name.pkl', 'rb') as f:
    # 使用pickle.load()函数读取并解码内容
    object_pred_idx_to_name = pickle.load(f)

# 现在你可以直接访问这个变量，它应该是一个字典或其他序列化后的数据类型
print(object_pred_idx_to_name)

确保文件路径正确，如果文件不在当前工作目录下，还需要提供完整的绝对路径或相对路径。如果文件不存在或格式有误，可能会抛出异常，记得加入适当的错误处理。

相关问题

def error_compoute(y_pred_upper, y_pred_lower, y_tes, alpha): # Ravel for ease of computation y_pred_upper = y_pred_upper.ravel() y_pred_lower = y_pred_lower.ravel() y_tes = y_tes.ravel() # Find out of bound indices for WS idx_oobl = np.where((y_tes < y_pred_lower))[0] # 低于下限 # idx_oolu = np.where((y_tes >= y_pred_lower & y_tes <= y_pred_upper))[0] # 介于上下限之间 idx_oobu = np.where((y_tes > y_pred_upper))[0] # 高于上限 picp = np.sum((y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper)) / len(y_tes) * 100 ace = picp - (1 - alpha) * 100 pinaw = np.sum(y_pred_upper - y_pred_lower) / (np.max(y_tes) - np.min(y_tes)) / len(y_tes) ws = np.sum(np.sum(-2 * alpha * (y_pred_upper - y_pred_lower)) + np.sum(-4 * (y_pred_lower[idx_oobl] - y_tes[idx_oobl])) + np.sum(-4 * (y_tes[idx_oobu] - y_pred_upper[idx_oobu]))) / len(y_tes) print("PICP: {:.4f}%".format(picp)) print("ACE: {:.4f}".format(ace)) print("PINAW: {:.4f}".format(pinaw)) print("WS: {:.4f}".format(ws))

这段代码定义了一个名为 `error_compute()` 的函数，用于计算预测结果的误差指标。函数接受以下参数：

- `y_pred_upper`：预测结果的上限值
- `y_pred_lower`：预测结果的下限值
- `y_tes`：真实的目标值
- `alpha`：置信水平

首先，通过 `ravel()` 函数对输入的数组进行展平操作，以便于后续计算。然后，根据真实目标值和上下限值，找到超出边界的索引。其中，`idx_oobl` 存储低于下限的索引，`idx_oobu` 存储高于上限的索引。

接下来，通过计算 `(y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper)` 来确定落在上下限之间的样本数量，并将其除以样本总数得到覆盖概率（PICP）。ACE 是覆盖概率与置信水平之差。

PINAW 是上下限范围的平均宽度与真实目标值范围的比值。

最后，计算 WS（预测误差分数），其中包括覆盖范围内的损失和超出范围的损失。

函数会打印出 PICP、ACE、PINAW 和 WS 的值。

请注意，函数中有一行被注释掉了，即 `idx_oolu` 的计算，可能是因为没有在后续计算中使用到。

# 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates()raceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-10-b08427c8ccad>", line 58, in <module> y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

根据报错信息，你正在尝试对一个numpy数组执行drop_duplicates()函数，但是该函数不适用于numpy数组，只适用于pandas数据框。你需要将y_pred转换为pandas数据框，然后再执行drop_duplicates()函数。可以使用以下代码将numpy数组转换为pandas数据框：

import pandas as pd
y_pred_df = pd.DataFrame(y_pred)
y_pred_filtered = y_pred_df.drop_duplicates()