np.argsort(raw_preds)[:15]解释一下

时间: 2024-04-27 13:22:55 浏览: 93
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imodels：可解释的ML包:magnifying_glass_tilted_left:，用于简洁，透明和准确的预测建模（与sklearn兼容）

这是一个NumPy中的函数，用于返回一个数组中元素排序后的索引值，按照从小到大的顺序排列。具体来说，np.argsort(raw_preds)会返回一个与raw_preds数组大小相同的数组，其中每个元素是对应元素在raw_preds中的索引值，按照从小到大的顺序排列。而[:15]则是取出排名前15的索引值。因此，这条语句的作用是返回raw_preds数组中排名前15的元素的索引值。
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jsd_values = [jensenshannon(dropout_predictions, bs_preds) for bs_preds in bootstrap_predictions] mean_jsd = np.mean(jsd_values) print("平均JSD距离: ", mean_jsd) 这个过程可以让你直观地看到...
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x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) preds = custom_vgg19.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0]) 在“VGG19_with_tensorflow-master”这个项目中，可能...

np.argsort(raw_preds)[:15]

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np.argsort(raw_preds)[:15]对其进行修改，使其取逆序排序后的前15个元素

可以使用[::-1]来对np.argsort(raw_preds)的结果进行逆序排序，然后再取前15个元素的索引值。具体代码如下： python import numpy as np raw_preds = np.array([0.5, 0.1, 0.3, 0.2, 0.4]) # 示例输入 topk...

这段程序的功能？ for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)

对于每个模型，它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中，同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。...

def _pred(sentence, temperature=1): if len(sentence) < max_len: print('in def _pred,length error ') return sentence = sentence[-max_len:] x_pred = np.zeros((1, max_len, len(words))) for t, char in enumerate(sentence): x_pred[0, t, word2numF(char)] = 1. preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0] preds = np.asarray(preds).astype('float64') exp_preds = np.power(preds, temperature) # 计算所有备选输出文字概率preds的temperature次方 preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) # 重新统计概率分布 pro = np.random.choice(range(len(preds)), 1, p=preds) # 根据新概率随机选择候选文字 next_index = int(pro.squeeze()) next_char = num2word[next_index] return next_char

这段代码是一个用于生成文本的函数 _pred，它接受一个字符串 sentence 和一个温度参数 temperature 作为输入，返回一个字符作为输出。这个函数的实现基于一个训练好的模型，并利用该模型对给定的 sentence ...

correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds

根据您提供的代码，您想计算模型在测试集上的准确率。但是，您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和...accuracy = correct_preds.float() / total_preds 希望对您有所帮助！

# 对训练集进行预测 train_preds = [] for i in range(len(train_dataset)): inputs, _ = train_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_preds.append(preds.item()) # 对验证集进行预测 val_preds = [] for i in range(len(val_dataset)): inputs, _ = val_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) val_preds.append(preds.item()) import numpy as np # 计算训练集准确率 train_labels = np.array([label for _, label in train_dataset]) train_acc = np.mean(np.array(train_preds) == train_labels) print('训练集准确率：{:.2f}%'.format(train_acc * 100)) # 计算验证集准确率 val_labels = np.array([label for _, label in val_dataset]) val_acc = np.mean(np.array(val_preds) == val_labels) print('验证集准确率：{:.2f}%'.format(val_acc * 100))，可以在这里添加一段拟合的过程吗

这段代码是对训练集和验证集使用训练好的模型进行预测，并计算准确率的过程。如果你想添加拟合过程，可以在这段代码之前先进行模型训练，例如： python import torch import torch.nn as nn ...

import numpy as np # define 'train' and 'valid' variables first # 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组 preds_valid = np.array(preds_valid) # make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): preds_slice = preds_np[i:i+103] sum_slice = preds_slice.sum() b = sum_slice / 103 preds_valid.append(b) rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))有错怎么解决

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2))) 2. 使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式： python import numpy as np # 计算均方根误差 rms = np.sqrt(np....

test_preds = np.zeros((test_df.shape[0],2)) for i in range(5): test_preds[:, 0] += weights[i] * final_test_predictions[i][:, 0] test_preds[:, 1] += weights[i] * final_test_predictions[i][:, 1] test_preds /= sum(weights) test_preds

首先，初始化一个全零矩阵test_preds，其形状为(test_df.shape[0], 2)，其中test_df.shape[0]表示测试集样本的数量。然后，对于每一折的预测结果final_test_predictions[i]，将其第一列与第二列分别乘以对应的权重...

test = raw_preds.sort[:15] TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

在这个错误中，raw_preds.sort是一个Python内置方法，它用于原地对NumPy数组进行排序，而不是返回排序后的结果。因此，你可以使用以下代码来对raw_preds进行排序并取前15个元素： import numpy as np raw_...

correct_preds +=torch.sum(preds==labels.data) total_preds+=len(labels) accuracy=correct_preds.double()/total_preds 优化

这段代码的优化可以从多个方面入手。首先，可以考虑使用GPU加速来提高代码运行速度，例如使用CUDA。其次，可以通过使用PyTorch内置的函数来简化代码，例如使用torch.eq()函数来代替"=="操作符。...

if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

这段代码是语义分割任务中的损失计算部分，其中使用了深监督（Deep Supervision）的方法。在深监督中，一个模型通常会产生多个输出，每个输出都对应着不同的层或分支，在训练过程中，每个输出都会计算一次损失，并...

class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self, lamb_reg): super(BPRLoss, self).__init__() self.lamb_reg = lamb_reg def forward(self, pos_preds, neg_preds, *reg_vars): batch_size = pos_preds.size(0) bpr_loss = -0.5 * (pos_preds - neg_preds).sigmoid().log().sum() / batch_size reg_loss = torch.tensor([0.], device=bpr_loss.device) for var in reg_vars: reg_loss += self.lamb_reg * 0.5 * var.pow(2).sum() reg_loss /= batch_size loss = bpr_loss + reg_loss return loss, [bpr_loss.item(), reg_loss.item()]

在forward方法中，输入参数包括pos_preds（表示正样本的预测得分）、neg_preds（表示负样本的预测得分）以及可变数量的正则化项reg_vars。首先，获取批次大小batch_size。然后，计算BPR损失，即根据pos_preds和neg_...

解释y_train_split,np.round(tr_preds)

- np.round(tr_preds): 这是一个将预测值四舍五入后得到的结果。在机器学习中，我们通常使用模型来预测目标变量的值。预测值可能是连续的实数或离散的类别。在某些情况下，我们需要将预测值转换为离散的类别，例如...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；...

#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms

preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds...

for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader): user_idx, pos_idx, neg_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] pos = rep[self.model.n_user + pos_idx] neg = rep[self.model.n_user + neg_idx] pos_preds = self.model.predict(user, pos) neg_preds = self.model.predict(user, neg) loss, losses = self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos, neg) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

通过调用 self.model.predict(user, pos) 和 self.model.predict(user, neg)，分别得到正样本和负样本的预测结果 pos_preds 和 neg_preds。 接下来，调用 self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos...

def get_y_preds(y_true, cluster_assignments, n_clusters): """ Computes the predicted labels, where label assignments now correspond to the actual labels in y_true (as estimated by Munkres) cluster_assignments: array of labels, outputted by kmeans y_true: true labels n_clusters: number of clusters in the dataset returns: a tuple containing the accuracy and confusion matrix, in that order """ confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, cluster_assignments, labels=None) # compute accuracy based on optimal 1:1 assignment of clusters to labels cost_matrix = calculate_cost_matrix(confusion_matrix, n_clusters) indices = Munkres().compute(cost_matrix) kmeans_to_true_cluster_labels = get_cluster_labels_from_indices(indices) if np.min(cluster_assignments) != 0: cluster_assignments = cluster_assignments - np.min(cluster_assignments) y_pred = kmeans_to_true_cluster_labels[cluster_assignments] return y_pred

让我来解释一下这个函数的算法流程： 1. 使用 metrics.confusion_matrix 函数计算混淆矩阵 confusion_matrix。混淆矩阵用于比较聚类结果和真实标签的一致性。 2. 使用 calculate_cost_matrix 函数计算成本...

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