python r2为负数

在 Python 中，r2 可能是一个复数。如果 r2 是一个实数，那么它不可能为负数。请检查你的代码，确保你的计算结果是正确的，并且没有出现错误。如果你的代码确实涉及到复数的计算，可以使用 abs() 函数来获取它的绝对值，或者使用 cmath 库来进行复数运算。例如，在 Python 中，可以使用以下代码来计算两个复数的乘积：

import cmath

c1 = 2 + 3j
c2 = 4 - 5j

c3 = c1 * c2

print(c3) # 输出：(23-2j)
print(abs(c3)) # 输出：23.08679276123039

在上面的代码中，我们使用 cmath 库中的复数类型来定义两个复数 c1 和 c2，并将它们相乘得到了一个新的复数 c3。我们可以使用 abs() 函数来获取 c3 的模，即其绝对值。

相关问题

自编码器决定系数会取到负数

### 自编码器的决定系数是否会取到负数及其原因

在机器学习领域，尤其是涉及回归模型评估时，“决定系数”通常指的是R² (R-squared)，用于衡量预测值与真实值之间的拟合程度。对于自编码器而言，尽管主要目标不是执行传统意义上的回归任务，而是重构输入数据，在某些情况下仍然可以计算类似的指标来评价其性能。

当提到自编码器的“决定系数”，实际上是指通过比较原始输入\(X\)与其经过编码再解码得到的结果\(\hat{X}\)之间的关系所获得的一个类似于R²的度量。理论上讲，如果完全重建失败，则该值可能低于零[^3]。具体来说：

- 当自编码器能够完美重现输入时，即\(\hat{X} = X\)，此时对应的R²应接近于1。
- 如果自编码器的表现不如简单均值预测（即总是返回训练集中所有样本特征平均值作为输出），那么计算出来的R²将会是一个小于0的数值[^4]。

因此，自编码器的决定系数确实有可能取到负数，这表明模型不仅未能有效捕捉输入模式，反而产生了更差的结果，甚至还不如采用最基础的方法来进行估计。

from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np

def calculate_r_squared(original, reconstructed):
    """
    计算给定原数组和重构数组间的 R² 值
    
    参数:
        original (numpy.ndarray): 原始数据集.
        reconstructed (numpy.ndarray): 经过自编码器处理后的重构数据.

    返回:
        float: R² 得分.
    """
    return r2_score(original.flatten(), reconstructed.flatten())

# 示例：创建随机噪声矩阵模拟极低质量的重构效果
np.random.seed(0)
original_data = np.array([[i]*5 for i in range(10)])
reconstructed_data_with_noise = original_data + np.random.normal(loc=0., scale=10., size=(10, 5))

r_squared_value = calculate_r_squared(original_data, reconstructed_data_with_noise)

print(f"Calculated R² value is {r_squared_value}")

pso—xgboost多分类交叉验证python

好的，我可以再提供一些具体的代码实现。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBClassifier

接下来，我们可以定义一个PSO类来实现参数优化：

class PSO:
    def __init__(self, objective_func, dim, n_particles, n_iterations, bounds):
        self.objective_func = objective_func
        self.dim = dim
        self.n_particles = n_particles
        self.n_iterations = n_iterations
        self.bounds = bounds
        self.particles = np.random.uniform(low=bounds[0], high=bounds[1], size=(n_particles, dim))
        self.velocities = np.zeros((n_particles, dim))
        self.best_particle_position = self.particles.copy()
        self.best_particle_score = np.full(n_particles, np.inf)
        self.global_best_particle_position = np.zeros(dim)
        self.global_best_particle_score = np.inf

    def optimize(self):
        for i in range(self.n_iterations):
            scores = self.objective_func(self.particles)
            better_scores = scores < self.best_particle_score
            self.best_particle_score[better_scores] = scores[better_scores]
            self.best_particle_position[better_scores] = self.particles[better_scores]
            if np.min(scores) < self.global_best_particle_score:
                self.global_best_particle_score = np.min(scores)
                self.global_best_particle_position = self.particles[np.argmin(scores)]

            r1 = np.random.rand(self.n_particles, self.dim)
            r2 = np.random.rand(self.n_particles, self.dim)
            cognitive = 2
            social = 2
            self.velocities = 0.5 * self.velocities + cognitive * r1 * (self.best_particle_position - self.particles) + social * r2 * (self.global_best_particle_position - self.particles)
            self.particles = np.clip(self.particles + self.velocities, self.bounds[0], self.bounds[1])

在PSO类中，我们需要传入一个目标函数（objective_func），它将返回每个粒子的得分（即模型在交叉验证中的准确率）。dim是粒子的维度，这里表示模型的参数个数。n_particles是粒子的数量，n_iterations是迭代次数，bounds是每个参数的取值范围。

接下来，我们可以定义目标函数，即用XGBoost训练模型并在交叉验证中评估准确率：

def objective_func(params):
    params = {
        'max_depth': int(params[0]),
        'learning_rate': params[1],
        'n_estimators': int(params[2]),
        'min_child_weight': params[3],
        'subsample': params[4],
        'gamma': params[5],
        'colsample_bytree': params[6],
        'objective': 'multi:softmax',
        'num_class': n_classes,
        'n_jobs': -1,
        'random_state': 0
    }
    model = XGBClassifier(**params)
    score = np.mean(cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy'))
    return -score

在目标函数中，我们将PSO优化得到的参数传入XGBoost模型，然后使用交叉验证评估模型的准确率。注意，我们将准确率取负数，因为PSO是在最小化目标函数。

最后，我们可以实例化PSO类并进行参数优化：

n_classes = len(np.unique(y))
bounds = np.array([
    [1, 10], # max_depth
    [0.01, 1], # learning_rate
    [1, 1000], # n_estimators
    [0, 10], # min_child_weight
    [0.1, 1], # subsample
    [0, 10], # gamma
    [0.1, 1] # colsample_bytree
])
pso = PSO(objective_func, dim=len(bounds), n_particles=50, n_iterations=100, bounds=bounds)
pso.optimize()

在这里，我们假设X和y已经是经过预处理的训练数据。bounds是每个参数的取值范围，这里我们使用了一个比较宽泛的范围。n_classes是类别的数量，用于多分类问题。我们实例化PSO类，并传入目标函数和其他参数。然后调用optimize()方法进行参数优化。

最终，我们可以打印出PSO得到的最佳参数和模型在交叉验证中的准确率：

best_params = {
    'max_depth': int(pso.global_best_particle_position[0]),
    'learning_rate': pso.global_best_particle_position[1],
    'n_estimators': int(pso.global_best_particle_position[2]),
    'min_child_weight': pso.global_best_particle_position[3],
    'subsample': pso.global_best_particle_position[4],
    'gamma': pso.global_best_particle_position[5],
    'colsample_bytree': pso.global_best_particle_position[6],
}
best_model = XGBClassifier(**best_params)
best_score = np.mean(cross_val_score(best_model, X, y, cv=5, scoring='accuracy'))
print('Best parameters:', best_params)
print('Best score:', best_score)

这样就完成了PSO和XGBoost的多分类交叉验证优化。希望这个示例对您有所帮助！