for i in range(len(y_pred)): sum_mean+=(y_pred[i]-y_test.values[i])**2 sum_err = np.sqrt(sum_mean/50)

时间: 2023-12-17 14:05:16 浏览: 55
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解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

这是一个 Python 代码段，用于计算机器学习模型的预测误差。具体而言，它使用了一个 for 循环，遍历了 y_pred 和 y_test 两个变量，并计算它们之间的平均误差。其中，y_pred 是机器学习模型对测试集进行的预测结果，y_test 是测试集的真实标签，len(y_pred) 表示 y_pred 中元素的个数。 在代码中，sum_mean 是每个预测值和真实值之间差的平方之和，sum_err 是平均误差的平方根。这段代码将 sum_mean 的值除以 50，是因为 len(y_pred) 等于 50，即测试集中有 50 个样本。 总的来说，这段代码是用来评估机器学习模型的预测能力和准确性的，计算出的 sum_err 可以作为模型的评价指标，用于比较不同模型之间的性能。
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pagerankmatlab代码-Link_Prediction_in_Multi-relational_Networks:Link_Pred

@inproceedings{Sukthankar-Xi-ASONAM2013, author = {Wang, Xi and Sukthankar, Gita}, title = {Link Prediction in Multi-relational Collaboration Networks}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/ACM ...

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression np.random.seed(10) class Newton(object): def init(self,epochs=50): self.W = None self.epochs = epochs def get_loss(self, X, y, W,b): """ 计算损失 0.5sum(y_pred-y)^2 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ #print(np.dot(X,W)) loss = 0.5np.sum((y - np.dot(X,W)-b)2) return loss def first_derivative(self,X,y): """ 计算一阶导数g = (y_pred - y)*x input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ y_pred = np.dot(X,self.W) + self.b g = np.dot(X.T, np.array(y_pred - y)) g_b = np.mean(y_pred-y) return g,g_b def second_derivative(self,X,y): """ 计算二阶导数 Hij = sum(X.T[i]X.T[j]) input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：损失函数值 """ H = np.zeros(shape=(X.shape[1],X.shape[1])) H = np.dot(X.T, X) H_b = 1 return H, H_b def fit(self, X, y): """ 线性回归 y = WX + b拟合，牛顿法求解 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：拟合的线性回归 """ self.W = np.random.normal(size=(X.shape[1])) self.b = 0 for epoch in range(self.epochs): g,g_b = self.first_derivative(X,y) # 一阶导数 H,H_b = self.second_derivative(X,y) # 二阶导数 self.W = self.W - np.dot(np.linalg.pinv(H),g) self.b = self.b - 1/H_bg_b print("itration:{} ".format(epoch), "loss:{:.4f}".format( self.get_loss(X, y , self.W,self.b))) def predict(): """ 需要自己实现的代码 """ pass def normalize(x): return (x - np.min(x))/(np.max(x) - np.min(x)) if name == "main": np.random.seed(2) X = np.random.rand(100,5) y = np.sum(X3 + X**2,axis=1) print(X.shape, y.shape) # 归一化 X_norm = normalize(X) X_train = X_norm[:int(len(X_norm)*0.8)] X_test = X_norm[int(len(X_norm)*0.8):] y_train = y[:int(len(X_norm)0.8)] y_test = y[int(len(X_norm)0.8):] # 牛顿法求解回归问题 newton=Newton() newton.fit(X_train, y_train) y_pred = newton.predict(X_test,y_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) y_pred = reg.predict(X_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) ——修改代码中的问题，并补全缺失的代码，实现牛顿最优化算法

for epoch in range(self.epochs): g, g_b = self.first_derivative(X, y) H, H_b = self.second_derivative(X, y) H_inv = np.linalg.inv(H) self.W = self.W - np.dot(H_inv, g) self.b = self.b - H_inv @ ...

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型的代码和步骤

for i in range(0, len(x_train), batch_size): x_batch = x_train[i:i+batch_size] y_batch = y_train[i:i+batch_size] # 将标签转换为one-hot编码 y_batch = np.eye(output_size)[y_batch] # 前向传播 y_...
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# Techniques in Evaluating Ensemble Models: How to Assess Combinations of Multiple Models ## 1. Fundamentals of Ensemble Learning and Model Combination Ensemble learning is an important branch of ...

import idx2numpy import numpy as np # 导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train, T_train = X_train.copy(), T_train.copy() X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)) T_train = T_train - 1 T_train = np.eye(26)[T_train] # 导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test, T_test = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test, T_test = X_test.copy(), T_test.copy() X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], -1)) T_test = T_test - 1 T_test = np.eye(26)[T_test]。补写成一个用人工神经网络识别手写字母图片的程序，包含n个隐藏层

self.weights = [np.random.randn(sizes[i], sizes[i+1]) for i in range(len(sizes)-1)] self.biases = [np.random.randn(size) for size in sizes[1:]] def forward(self, X): self.hidden_layers = [] self...

使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏，要求使用torch

mse_scores1.append(mean_squared_error(y_test, y_pred1)) # 训练第二个模型 for epoch in range(50): train(model2, optimizer2, criterion2, X_train, y_train) y_pred2 = model2(torch.Tensor(X_test))....

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义一个CPSO优化算法，用FA_CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout比率、batch_size、学习率等超参数，将优化好的超参数传递给模型，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，设定标签数据最大值的85%为警戒线，绘制预测集的实际值到达的时间和预测值到达的时间

for i in y_pred_times: plt.axvline(x=i, color='g', linestyle='--') plt.legend() plt.show() 上面代码中，我们先计算测试误差和RMSE，并绘制测试集的预测值和实际值。然后输出测试误差和RMSE。最后，我们...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义一个FA_CPSO优化算法，用FA_CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout比率、batch_size、自注意力等超参数，将最优的超参数传递给模型，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，训练出多个模型后，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，得到效果最好的模型，调整模型参数，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，在图上用红色实线画出预测数据集中的最大值的85%为预警线，绘制预测集的实际值到达预警线的时间和预测值到达预警线的时间

for i in range(len(y_pred)): if y_pred[i] >= warning_line: print('Actual value reached warning line at time step:', i) break for i in range(len(y_pred)): if y_pred[i] >= warning_line: print('...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义个FA_CPSO优化算法，读取特征训练集X_train和标签训练集y_train，训练模型，利用萤火虫随机扰动的参数和混沌映射系数调整粒子群参数，调用优化算法去优化模型的损失函数，将最优的参数设置给模型，然后在读取特征测试集X_test和标签测试集y_test，再测试集上测试模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差

for i in range(0, len(X_train), batch_size): # get batch X_batch = torch.tensor(X_train[i:i+batch_size]).float() y_batch = torch.tensor(y_train[i:i+batch_size]).float() # compute loss y_pred = ...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义个FA_CPSO优化算法，读取特征训练集X_train和标签训练集y_train，训练模型，利用萤火虫随机扰动的参数和混沌映射系数调整粒子群参数，调用优化算法去优化模型的损失函数，将最优的参数设置给模型，然后在读取特征测试集X_test和标签测试集y_test，再测试集上测试模型，继续优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，加载预测集，绘制预测集的实际值和预测值

for i in range(len(particle.position)): particle.position[i] = particle.position[i] + chaos_map[i] # 运行粒子群优化算法 def run(self, num_iterations): chaos_map = self.generate_chaos_map() for ...

用pycharm写，用IPython解释器编写 SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类。具体内容： （1）选取两个特征和两类数据进行二分类。 注意：二分类标签为 1 和-1。 （2）划分数据（分成训练集和数据集） （3）数据归一化 （4）训练模型（参考程序模板：SVM_numpy_template.py） （5）输出：SVM 对偶问题目标函数的最优解𝛼，决策函数的参数和截距，支持向量等。

for i in range(len(self.X)): if self._KKT(self.E[i], self.y[i], self.alpha[i]): j = self._select_j(i, self.E) alpha_i_old, alpha_j_old = self.alpha[i], self.alpha[j] if self.y[i] != self.y[j]: L...

用python写一个对销售额的数据分析，列名包括日期，销售额，门店，日期是从2019年的1月1日到2019年的1月15日。一共有两个门店。我想计算两个门店15天的总销售额，销售的平均值，然后选出两个店15天当中销售额最大的日期。然后分别根据两个店的销售数据进行预测接下来五天的销售数据。我的日期类型经过了parse_dates=['日期']，日期格式是2019-01-20 00:00:00， python列举出2019年一月16日到20日的日期的列表，并且日期的格式是2019-01-20 00:00:00，然后用 LinearRegression预测这这个list当中的五天的销售额

for i in range(len(date_list)): print(date_list[i], y_pred[i]) 请注意，上述代码中的销售数据是示例数据，您可以根据实际情况进行替换。代码中使用了pd.to_datetime()将日期列转换为datetime类型，并...

题目三：使用 numpy 编写的 CART 分类/回归树算法，并对 iris 数据集/boston 数据集进行预 测。 具体内容： （1）导入数据集。 （2）划分数据（分成训练集和数据集） （3）训练模型（参考程序模板：cart_numpy_template.py） （4）输出树模型。 （5）进行预测，评估模型性能。 拓展内容（选做）： （1）尝试加入 TN样本数量阈值和 TG基尼指数阈值作为终止条件。 （2）尝试对离散特征进行分枝。

iris_accuracy = np.sum(y_iris_pred == y_iris_test) / len(y_iris_test) print('Iris accuracy:', iris_accuracy) clf = CARTRegressor() clf.fit(X_boston_train, y_boston_train) print(clf.tree_) y_boston_...

用zhengqi_train.txt 实现二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

for i in range(self.max_iter): # 计算预测值 y_pred = sigmoid(np.dot(X, self.w)) # 计算损失函数值 loss = -np.mean(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred)) # 计算梯度 grad = np.dot(X.T, (y_pred...

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