y_pred = np.dot(X[j].reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X[j]) 为什么会报错
时间: 2023-06-08 20:07:34 浏览: 105
这段代码可能会报错是因为输入的X矩阵和self.W矩阵的维度不匹配。np.dot函数做矩阵乘法时,前一个矩阵的列数必须等于后一个矩阵的行数。而在本段代码中,第一个矩阵X[j].reshape(-1,1)是一个列向量,而self.W是一个行向量,两者无法相乘。此外,self.sigmoid(X[j])返回的结果应该是一个标量,而不是一个向量,也会导致维度不匹配的问题。
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import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, input_size, lr=0.01, epochs=100): self.W = np.zeros(input_size + 1) self.lr = lr self.epochs = epochs def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, X): for i in range(self.epochs): for j in range(len(X)): y_pred = np.dot(X[j].reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X[j]) error = y_pred - X[j][0] delta = error * self.sigmoid(X[j]) * (1 - self.sigmoid(X[j])) self.W = self.W - self.lr * np.dot(X[j].reshape(-1, 1).T, delta) self.W = self.W * self.lr * (1 - self.sigmoid(X[j])) def predict(self, X): y_pred = np.dot(X.reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X) return np.where(y_pred == 1, 1, -1) X = np.array([[1, 1, -1], [1, 2, -1], [2, 2, -1], [2, 1, -1], [3, 3, 1], [3, 4, 1], [4, 4, 1], [4, 3, 1]]) perceptron = Perceptron(input_size=3) perceptron.fit(X)
你给出的代码似乎是一个感知器的实现,其中Perceptron类的构造函数__init__接受三个参数,分别是input_size、lr和epochs,其中input_size指定了输入的特征维度,lr指定了学习率,epochs指定了要训练的轮数。在__init__中,初始化了权重W为一个input_size+1维的零向量,lr和epochs被保存在实例变量中。感知器还定义了一个sigmoid函数,用于计算激活函数的值。fit方法实现了感知器的训练过程,其中X是一个输入数据的矩阵,在每一轮下通过循环遍历X中的每一条样本,用W计算出预测值y_pred,然后计算误差error,按照误差进行权重的更新,最终返回训练好的模型。predict方法接受X一个样本特征,通过训练好的W计算出预测值,并返回二元分类结果。
此段代码报错怎么处理import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, input_size, lr=0.01, epochs=100): self.W = np.zeros(input_size + 1) self.lr = lr self.epochs = epochs def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, X): for i in range(self.epochs): for j in range(len(X)): y_pred = np.dot(X[j].reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X[j]) error = y_pred - X[j][0] delta = error * self.sigmoid(X[j]) * (1 - self.sigmoid(X[j])) self.W = self.W - self.lr * np.dot(X[j].reshape(-1, 1).T, delta) self.W = self.W * self.lr * (1 - self.sigmoid(X[j])) def predict(self, X): y_pred = np.dot(X.reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X) return np.where(y_pred == 1, 1, -1) X = np.array([[1, 1, -1], [1, 2, -1], [2, 2, -1], [2, 1, -1], [3, 3, 1], [3, 4, 1], [4, 4, 1], [4, 3, 1]]) perceptron = Perceptron(input_size=3) perceptron.fit(X)
这段代码的报错是缺失一个 ")" 符号,需要在第5行 "self.W = np.zeros(input_size 1)" 的结尾加上 ")",即改为 "self.W = np.zeros((input_size, 1))"。这样修改后,代码就可以正常运行了。
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