prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit()

时间: 2023-12-16 10:03:04 浏览: 108
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PROB3.rar_optical flow_prob3.rar_prob3.zip_图像识别

这段代码是使用`statsmodels`库中的`glm`方法对数据进行广义线性模型的拟合，并使用二项式分布和probit链接函数。`glm`方法的三个参数分别为因变量`y`、自变量`x`和一个描述模型的对象`family`。在这里，`family`对象是`families.Binomial(link=families.links.probit)`，表示使用二项式分布和probit链接函数来描述数据的分布。 `fit()`方法拟合模型，并返回一个模型对象`prob_fit`，其中包含了模型的系数、残差等信息。
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prob_fit = sm.GLM(y, x, family=sm.Binomial(link=sm.links.probit)).fit()改正确

您的修改正确，sm.Binomial(link=sm.links.probit) 指定了一个二项分布模型，并将链接函数设...因此，使用 sm.GLM(y, x, family=sm.Binomial(link=sm.links.probit)).fit() 可以拟合一个基于Probit的二项分布模型。

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))

接下来，使用三种不同的link函数，分别对y和x进行回归拟合，并输出各个系数的值。最后，将三个模型的系数进行比较得到prop_mat。 这段代码的作用是演示了如何使用Python中的statsmodels库进行回归分析，并比较不同...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_)) 解释一下每行代码

prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) 使用高斯朴素贝叶斯模型对输入数据 x 和 y 进行拟合，并将拟合结果保存在 prob_fit 变量中。同样需要将 y 转换为一维数组。 python coef_mat = np.column_...

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

其中，prob_fit.theta_是GaussianNB模型的系数矩阵，logit_fit.coef_是LogisticRegression模型的系数矩阵，linear_fit.coef_是LinearRegression模型的系数矩阵。 具体来说，prob_fit.theta_是一个...

prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) #改为python

probit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit)) probit_fit = probit_model.fit() prob_fit = probit_fit.params # logit建模 logit_model = sm.GLM...

prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients

这是一个用 R 语言进行二元 logistic 回归模型拟合的代码，其中 glm.fit() 函数用于进行广义线性模型的拟合，family = binomial(link = "probit") 指定了模型的 family 为二项分布，link 为 probit 连接函数，用于...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) #ravel()将多维数组转化为一维数组的功能 prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())

这是三个不同的机器学习模型的训练过程，分别是线性回归模型(LinearRegression)，逻辑...其中，x是输入的特征向量，y是对应的标签。fit()方法用于训练模型。在训练完成后，可以使用这些模型来预测新的输入数据的标签。

解释prob_propensity_scores = np.reciprocal(prob_scores)

在代码中，prob_scores表示概率样本的抽样概率，而np.reciprocal(prob_scores)则是使用NumPy库中的reciprocal函数计算概率样本的倾向得分。reciprocal函数用于计算数组中每个元素的倒数。 通过将概率样本的...

warnings.warn( init_gelsd failed init Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 44, in <module> prob_fit = sm.GLM(y, x, family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit())).fit() File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1107, in fit return self._fit_irls(start_params=start_params, maxiter=maxiter, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1245, in _fit_irls wls_mod = reg_tools._MinimalWLS(wlsendog, wlsexog, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\_tools.py", line 58, in __init__ self.wexog = np.asarray(w_half)[:, None] * exog numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 763. MiB for an array with shape (10000000, 10) and data type float64

这个错误提示意味着在尝试拟合模型时，出现了内存不足的问题。根据错误提示，您的数据集很大，可能需要更多的内存来处理。 有以下几种方法可以尝试解决这个问题： 1. 减少数据集的大小：如果可能的话，可以尝试...

解释这段代码action_out = (means, log_stds) log_prob_a = normal_log_density(actions, means_, log_stds_) restore_mask = 1. - (actions_avail == 0).to(self.device).float() log_prob_a = (restore_mask * log_prob_a).sum(dim=-1) old_log_prob_a = (restore_mask * old_log_prob_a).sum(dim=-1)

这段代码是一个用于计算策略概率及其对数概率的过程。具体解释如下： - 首先，将均值和对数标准差作为输出参数，并将其赋值给变量means和log_stds。...这个过程产生的结果赋值给变量old_log_prob_a。

y_prob = np.concatenate(y_prob, axis=0)啥意思

具体来说，这里的y_prob是一个列表，其中每个元素是一个numpy数组，表示模型对某个样本属于每个类别的概率。np.concatenate(y_prob, axis=0)的作用是将这个列表中的所有数组沿着第0维(axis=0)进行拼接，即将每个数组...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段代码有问题，你帮忙改一下

y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :1].sum(axis=1) <= 6) & (y_pred_prob.iloc[:, :1].sum(axis=1) >= 1)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算...

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 在tensorflow2.0中

在TensorFlow 2.0中，keep_prob可以被替换为dropout_rate，并且可以使用tf.keras.layers.Dropout来实现dropout。例如，定义一个带有dropout的全连接层可以像这样： import tensorflow as tf model = tf....

解释这部分代码margin = 0.5 prob_label = np.around(prob) N = y.shape[0] acc = np.sum(y==prob_label) / N return acc

2. prob_label = np.around(prob)：这一行代码将模型的预测概率值prob四舍五入，并将结果保存在prob_label变量中。这个操作是将概率值转化为二元分类的标签值，便于计算准确率。 3. N = y.shape[0]：这一行代码获取...

result_df = pd.DataFrame(prob_dict)

这行代码使用一个Python字典(prob_dict)来创建一个Pandas DataFrame对象(result_df)。在DataFrame中，字典的每个键(key)将成为DataFrame的列名(column name)，每个值(value)将成为该列的值。如果字典中的值列表长度...

[sol,fval,flag,out]=solve(prob) xx=sol.x, yy=sol.y

这是一个数学问题，我可以回答。这段代码是在解决一个优化问题，其中 prob 是一个包含优化问题信息的结构体，solve 函数用于求解该问题，返回的 sol 包含了最优解、最优值和...xx 和 yy 分别是最优解的 x 和 y 坐标。
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