详细解释一下rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size= batch_size)

时间: 2023-04-06 19:02:38 浏览: 97
这是一个Python代码片段,用于从给定的x_vals列表中随机选择batch_size个元素,并返回它们的索引。具体来说,np.random.choice(len(x_vals),size=batch_size)会生成一个长度为batch_size的随机索引数组,每个索引都是从0到len(x_vals)-1之间随机选择的。这个函数通常用于随机抽样或随机打乱数据集。
相关问题

修正以下代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

修正后的代码如下: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy import stats import tensorflow as tf import numpy as np import skfuzzy as fuzz # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 对特征进行模糊化处理 X_train_fuzzy = [] X_test_fuzzy = [] for i in range(X_train.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X_train[:,i], [np.min(X_train[:,i]), np.mean(X_train[:,i]), np.max(X_train[:,i])]) X_train_fuzzy.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = fuzz.trimf(X_test[:,i], [np.min(X_train[:,i]), np.mean(X_train[:,i]), np.max(X_train[:,i])]) X_test_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_train_fuzzy = np.array(X_train_fuzzy).T X_test_fuzzy = np.array(X_test_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train_fuzzy, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_train_fuzzy), y_train) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1) # 使用模型和随机森林分类器进行预测 if rf_clf.predict(model.predict(new_data_fuzzy)) == 1: print("New data belongs to class 1.") else: print("New data belongs to class 0.") ``` 修改的部分包括: 1. 对训练集和测试集都进行了模糊化处理。 2. 修正了模型的训练,使用训练集进行训练。 3. 对新数据进行模糊化处理,并使用模型和随机森林分类器进行预测。

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

这段代码看起来有一些问题,我来帮你修正一下: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import tensorflow as tf import skfuzzy as fuzz # 读取数据 data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 数据归一化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) # 构建模糊矩阵 X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1) # 使用模糊矩阵预测新数据点 pred = rf_clf.predict(model.predict(new_data_fuzzy)) print(pred) ``` 修正后的代码主要有以下几点改动: 1. 引入了 `skfuzzy` 库,用于构建模糊矩阵。 2. 将数据归一化的步骤放到了数据读取之后。 3. 修正了模型输入层的维度。 4. 使用模糊矩阵预测新数据点时,应该使用随机森林分类器来预测,而不是神经网络模型。

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改成三分类代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

for i in range(n_trees): # 随机采样训练集 idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] # 模糊化特征值 X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 训练决策树 tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) # 创建并编译深度神经网络 inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) # 使用深度神经网络对每个决策树的输出进行加权平均 y_pred = np.zeros(y_train.shape[0]) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals) # 将概率转换为类别标签 y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree改成三分类

请详细解释一下这段代码,每一句给上相应的详细注解:sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

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