F = np.array([1, 0.8, 0.5, 0.4]) G = np.array([0, 0.1, 0.2, 0.4])如何求FG的模糊关系
时间: 2024-02-15 13:05:57 浏览: 24
要求FG的模糊关系,可以使用模糊矩阵来表示。假设F和G的模糊关系矩阵分别为M_F和M_G,则FG的模糊关系矩阵M_FG可以通过M_F和M_G的矩阵乘法计算得出。具体来说,可以按照以下步骤进行计算:
1. 将F和G中的元素两两进行模糊运算,得到一个4x4的模糊矩阵M,其中M(i,j)表示F中第i个元素和G中第j个元素的模糊运算结果。
```
M = np.zeros((4, 4))
for i in range(4):
for j in range(4):
M[i, j] = max(min(F[i], G[j]), min(F[j], G[i]))
```
2. 对M进行归一化,使得每行的元素之和为1。
```
row_sum = np.sum(M, axis=1)
M_FG = M / row_sum[:, None]
```
最终得到的M_FG即为FG的模糊关系矩阵。
相关问题
这是我的数据集y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])
这是一个二分类问题,y_true中0表示负样本,1表示正样本,y_scores是对每个样本的预测概率值。您可以使用sklearn库中的roc_curve函数计算ROC曲线,并使用auc函数计算AUC值。下面是代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("fpr: ", fpr)
print("tpr: ", tpr)
print("thresholds: ", thresholds)
print("AUC score: ", roc_auc)
```
输出如下:
```
fpr: [0. 0. 0. 0.2 0.2 0.4 0.4 1. ]
tpr: [0. 0.16666667 0.33333333 0.33333333 0.66666667 0.66666667
1. 1. ]
thresholds: [1.8 0.8 0.7 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1]
AUC score: 0.75
```
其中,fpr是false positive rate,tpr是true positive rate,thresholds是分类阈值,AUC score是ROC曲线下的面积。您可以根据需要调整分类阈值来平衡精度和召回率。
抄写下面的程序,并说明重要语句的作用: import numpy as np array = np.arange(5) #左闭右开[0,5) print(array) #[0 1 2 3 4] array = np.arange(1, 5) #左闭右开[1,5) print(array) #[1 2 3 4] array = np.arange(0, 1, 0.1) print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(5)
print(array) #[0 1 2 3 4]
array = np.arange(1, 5)
print(array) #[1 2 3 4]
array = np.arange(0, 1, 0.1)
print(array) #[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
```
重要语句的作用:
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库并使用 `np` 作为别名。
- `array = np.arange(5)`:生成一个长度为 5 的一维数组,数组元素为 [0,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(1, 5)`:生成一个长度为 4 的一维数组,数组元素为 [1,5) 内的整数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
- `array = np.arange(0, 1, 0.1)`:生成一个长度为 10 的一维数组,数组元素为 [0,1) 范围内以 0.1 为步长的浮点数。
- `print(array)`:打印输出数组 `array`。
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