那我之前发的代码可以怎么修改
时间: 2024-03-03 08:51:50 浏览: 25
你可以使用sklearn库中的`classification_report()`方法来计算模型的准确率、召回率、F1值等指标,并使用`confusion_matrix()`方法来绘制混淆矩阵,以更好地了解模型的性能。
具体来说,你可以在代码中添加以下代码来计算模型的评估指标:
```python
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
# 在模型预测之后添加以下代码
predictions = np.argmax(predictions, axis=-1)
test_labels = np.argmax(test_labels, axis=-1)
# 计算模型评估指标
print(classification_report(test_labels, predictions))
print(confusion_matrix(test_labels, predictions))
```
其中,`classification_report()`方法可以计算模型的准确率、召回率、F1值等指标,`confusion_matrix()`方法可以绘制混淆矩阵。
当然,你也可以根据具体的需求选择其他的评估指标或者自定义评估函数来评估模型的性能。
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整合到我之前发的代码中
好的,下面是一个整合了网格搜索的代码示例,你可以将其加入你之前发的代码中:
```
import numpy as np
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
def calculate_profit(df, params):
# 策略参数
n = int(params['n'])
m = params['m']
ma_n = int(params['ma_n'])
volatility_factor = 2
# 计算均线和标准差
close = df['close'].values
ma = np.mean(close[-n:])
std = np.std(close[-n:], ddof=1)
# 计算上下轨道
upper = ma + volatility_factor * std
lower = ma - volatility_factor * std
# 计算MA指标
ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values
ma_current = ma_values[-1]
ma_previous = ma_values[-2]
# 寻找交易信号
signal = 0
close_current = close[-1]
close_previous = close[-2]
# 做多信号
if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current):
signal = 1
# 做空信号
elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current):
signal = -1
# 平仓信号
elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)):
signal = 0
return signal
def main():
# 加载数据
df = load_data()
# 定义参数范围
param_grid = {
'n': [10, 20, 30],
'm': [2, 3],
'ma_n': [5, 10, 20]
}
# 生成参数组合
param_list = list(ParameterGrid(param_grid))
# 遍历参数组合
best_profit = -np.inf
best_params = {}
for params in param_list:
# 计算收益率
profit = calculate_profit(df, params)
# 更新最优参数
if profit > best_profit:
best_profit = profit
best_params = params
# 输出最优参数和收益率
print('最优参数组合为:', best_params)
print('最优收益率为:', best_profit)
if __name__ == '__main__':
main()
```
其中,`load_data`函数用于加载数据,`calculate_profit`函数用于计算收益率,`param_grid`定义了参数范围,`ParameterGrid(param_grid)`生成了所有的参数组合,遍历参数组合时计算收益率,并记录最优的参数组合和收益率。运行`main`函数即可输出最优参数和收益率。
需要注意的是,这里的`calculate_profit`函数需要根据实际情况进行修改,以适应你的交易策略。
根据我的要求补充我发的代码
好的,根据你的要求,我对之前的代码进行了修改,现在能够读入多组数据,每组数据包括节点个数和节点序列。对于每个输入的序列,如果是汉密顿回路,就在一行中输出"YES",否则输出"NO"。代码如下:
```
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MaxVex 210
int G[MaxVex][MaxVex]; // 邻接矩阵表示图
int visit[MaxVex] = {0};
int a[MaxVex] = {0};
int Nv, Ne;
void Init() {
// 读入图
scanf("%d%d", &Nv, &Ne);
int i, j;
for (i = 1; i <= Nv; i++) {
for (j = 1; j <= Nv; j++) {
G[i][j] = 0;
}
}
for (i = 0; i < Ne; i++) {
int v1, v2;
scanf("%d%d", &v1, &v2);
G[v1][v2] = G[v2][v1] = 1; // 无向图
}
}
// 判断序列是否是汉密尔顿回路
int isHamiltonian(int a[], int n) {
int i, j;
// 判断路径首尾是否相接
if (a[1] != a[n] || n != Nv) {
return 0;
}
// 判断路径是否经过了所有顶点
memset(visit, 0, sizeof(visit));
visit[a[1]] = 1;
for (i = 2; i <= Nv; i++) {
j = a[i];
if (!G[a[i-1]][j] || visit[j]) {
return 0;
}
visit[j] = 1;
}
return 1;
}
int main() {
int k;
scanf("%d", &k);
while (k--) {
Init();
int m;
scanf("%d", &m);
int i, j;
for (i = 0; i < m; i++) {
int n;
scanf("%d", &n);
for (j = 1; j <= n; j++) {
scanf("%d", &a[j]);
}
if (isHamiltonian(a, n)) {
printf("YES\n");
} else {
printf("NO\n");
}
}
}
return 0;
}
```
程序使用邻接矩阵表示图,使用isHamiltonian函数判断路径是否为汉密尔顿回路。在main函数中,首先读入数据组数k,然后循环读入每组数据,对于每个输入的序列,调用isHamiltonian函数判断是否为汉密尔顿回路。