X_poly_val = np.hstack((np.ones((X_poly_val.shape[0],1)),X_poly_val))
时间: 2023-09-19 09:06:42 浏览: 34
这行代码的作用是在 X_poly_val 的左侧加入一列全为 1 的向量,以便进行多项式回归。具体来说,np.ones((X_poly_val.shape[0],1)) 创建了一个形状为 (X_poly_val.shape[0],1) 的全为 1 的矩阵,表示多项式回归中的常数项,然后 np.hstack() 函数将其与 X_poly_val 水平拼接起来,得到一个新的矩阵,该矩阵的第一列为全为 1 的列向量,其余列为原始特征的多项式组合。
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X_train = np.hstack([X_train, np.ones((X_train.shape[0], 1))]) X_val = np.hstack([X_val, np.ones((X_val.shape[0], 1))]) X_test = np.hstack([X_test, np.ones((X_test.shape[0], 1))]) X_dev = np.hstack([X_dev, np.ones((X_dev.shape[0], 1))])
这段代码是在将训练数据集、验证数据集、测试数据集和开发数据集的特征矩阵中添加一列全为1的偏置列,以便进行线性回归模型的训练。其中,np.hstack()函数是将两个矩阵按水平方向拼接起来,np.ones()函数生成一个全为1的矩阵,其形状为(X.shape[0],1)。因此,代码中的np.ones((X_train.shape[0], 1))就是一个形状为(X_train.shape[0],1)的全为1的矩阵,通过np.hstack()函数与X_train拼接在一起,形成了一个新的特征矩阵。同理,对其余的数据集也执行了相同的操作。
y_pred = model.predict_classes(X_valtest) acc = np.sum(y_pred==np.argmax(y_valtest, axis=1))/np.size(y_pred) 详细的解释这段代码
这段代码主要是用于对模型进行测试,并计算模型的准确率。具体的解释如下:
首先,代码调用模型的 `predict_classes` 方法对测试数据 `X_valtest` 进行预测。`predict_classes` 方法返回的是一个一维数组,其中每个元素表示对应输入数据的预测结果的类别。
接着,代码使用 numpy 库计算预测结果和实际标签值之间的准确率。具体来说,代码首先使用 `np.argmax(y_valtest, axis=1)` 函数获取实际标签值的类别,然后将其与预测结果进行比较,得到一个布尔类型的数组。该数组中每个元素表示对应的预测结果是否正确。
最后,代码计算预测正确的样本数量占总样本数量的比例,即准确率。具体来说,代码使用 numpy 库的 `np.sum` 函数计算预测正确的样本数量,然后除以总样本数量(即 `np.size(y_pred)`)即可得到准确率。
需要注意的是,该代码中的 `y_valtest` 必须是经过 one-hot 编码后的标签值,且测试数据 `X_valtest` 和 `y_valtest` 的数量必须相等。