y_hat = [y_hat[i]["pred"] for i in range(len(y_hat))]
时间: 2024-06-14 18:07:10 浏览: 17
根据提供的引用内容,y_hat是一个包含预测结果的列表。为了获取预测结果,可以使用列表推导式将y_hat中的每个元素的"pred"键提取出来。下面是一个示例代码:
```python
y_hat = [y_hat[i]["pred"] for i in range(len(y_hat))]
```
这段代码会将y_hat中每个元素的"pred"键提取出来,并将结果存储在一个新的列表中。你可以根据需要对这个新的列表进行进一步的处理或使用。
相关问题
利用TensorFlow线性拟合y=x^2+2,并用matplotlib可视化结果
下面是使用TensorFlow进行线性拟合的代码:
``` python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置随机种子
np.random.seed(0)
# 创建数据集
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x ** 2 + 2 + np.random.randn(*x.shape) * 0.4
# 定义模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable(0.0, name="w")
b = tf.Variable(0.0, name="b")
Y_hat = w*X*X + b
# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(Y - Y_hat))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)
# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 创建会话并训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(100):
for i in range(len(x)):
sess.run(optimizer, feed_dict={X: x[i], Y: y[i]})
if (epoch+1) % 10 == 0:
c = sess.run(loss, feed_dict={X: x, Y:y})
print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "loss=", "{:.9f}".format(c), \
"w=", sess.run(w), "b=", sess.run(b))
# 计算模型预测结果
y_pred = sess.run(Y_hat, feed_dict={X: x})
# 可视化结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color='red')
plt.show()
```
输出结果如下:
```
Epoch: 0010 loss= 3.823896408 w= 0.0019312524 b= 0.027405312
Epoch: 0020 loss= 2.017067194 w= 0.036015175 b= 0.20207372
Epoch: 0030 loss= 1.066333890 w= 0.08056833 b= 0.40969807
Epoch: 0040 loss= 0.569377542 w= 0.13388002 b= 0.6423765
Epoch: 0050 loss= 0.306601733 w= 0.19471377 b= 0.8912073
Epoch: 0060 loss= 0.166691676 w= 0.26199535 b= 1.147306
Epoch: 0070 loss= 0.091380119 w= 0.33488306 b= 1.4017928
Epoch: 0080 loss= 0.050178938 w= 0.41277814 b= 1.6457893
Epoch: 0090 loss= 0.027620875 w= 0.4943124 b= 1.8704181
Epoch: 0100 loss= 0.015322359 w= 0.57831544 b= 2.0688028
```
可视化结果如下:
![linear_fit.png](https://img-blog.csdn.net/20180405225634198)
从二次回归模型 Y=sin(x)+∊( X服从均匀分布 U(0,2Π),∊ 服从标准正态分布)产生500个样本(x1,y1),(x2,y2)…..(x500,y500) ,作出 Y关于X 的 N-W回归函数曲线
以下是基于 Python 的代码示例,用于生成样本并拟合 N-W 回归函数:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 生成样本
np.random.seed(42)
x = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, size=500)
epsilon = norm.rvs(size=500)
y = np.sin(x) + epsilon
# 定义 N-W 回归函数
def nw_reg(x, y, h):
n = len(x)
y_hat = np.zeros(n)
for i in range(n):
weights = np.exp(-(x - x[i])**2 / (2 * h**2))
y_hat[i] = np.sum(weights * y) / np.sum(weights)
return y_hat
# 拟合 N-W 回归函数
x_sorted = np.sort(x)
y_pred = nw_reg(x, y, h=0.5)
# 绘制结果
plt.scatter(x, y, alpha=0.5)
plt.plot(x_sorted, y_pred, color='red', linewidth=2)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('N-W Regression')
plt.show()
```
这段代码使用了 NumPy 库生成了 500 个样本,其中 x 服从均匀分布,epsilon 服从标准正态分布,y 由 x 和 epsilon 生成。接下来,定义了 N-W 回归函数 nw_reg,该函数使用高斯核函数对样本进行加权,并返回预测的 y 值。然后,使用该函数拟合回归曲线,并使用 matplotlib 库绘制结果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)