130 train_size = int(0.8 * X.shape[1]) # 训练集的大小 131 X_train = X[:, :train_size] # 训练集特征 132 Y_train = Y[:, :train_size] # 训练集类别 IndexError: tuple index out of range

时间: 2024-04-26 11:22:48 浏览: 20
这个错误通常是因为你尝试访问的元组索引超出了范围。根据你提供的代码片段，可能是因为你的 X 和 Y 数组的维度不正确，导致无法在其上进行切片操作。请检查 X 和 Y 的形状是否正确，并确保它们至少是二维的数组。你可以使用 X.shape 和 Y.shape 属性来检查它们的形状。如果它们不是二维数组，你可以使用 reshape() 方法来更改它们的形状。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助你解决问题。
相关问题

train_size = int(np.round(0.8*dataX.shape[0]))

这是一个编程类的问题，可以回答。这段代码的作用是将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集。其中，dataX是数据集的特征矩阵，shape[0]表示数据集的样本数。np.round()函数是四舍五入函数，int()函数是取整函数。

解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)

这段代码是一个数据分割函数，用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练集和测试集。其中，参数 x 和 y 分别是输入数据和输出数据，ratio 表示训练集所占比例，默认为 0.8。 首先，函数根据 ratio 计算出训练集的长度 to_train，并将其调整为能够匹配 batch_size 的长度。然后，函数将输入数据和输出数据分别划分为训练集和测试集，其中测试集的长度为输入数据总长度减去训练集长度。同样地，函数也将测试集的长度调整为能够匹配 batch_size 的长度。 接下来，函数对训练集和测试集进行了一些重塑操作，以便于后续的模型训练。其中，reshape_3 函数将训练集和测试集的输入数据转化为三维张量，reshape_2 函数将训练集和测试集的输出数据转化为二维张量。 最后，函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据，分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中，并输出了各自的形状。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range代码修改

train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = []...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') ...

优化这段代码import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('pv_data.csv') X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values y = data['pv_power'].values # 数据预处理 X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 构建模型 model = Sequential() model.add(InputLayer(input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 mse = model.evaluate(X_test, y_test) print('MSE: %.4f' % mse)

这段代码的优化需要考虑以下几个方面： ...model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 预测结果 x_test = np.random.rand(10, 10) y_pred = model.predict(x_test) print(y_pred)

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 132 130 print(dataSet) 131 feature = ['色泽','根蒂','敲声','纹理','脐部','触感','密度','含糖率'] --> 132 X,Y = dataSet # 特征矩阵 # 类别向量 133 #X = np.random.randn(2, 1000) # 生成1000个二维特征向量作为输入数据 134 #Y = np.where(X[0] + X[1] > 0.5 , 1 , 0).reshape(1,-1) # 根据输入数据的和生成对应的标签，作为输出数据 135 136 # 划分训练集和测试集，按照8:2的比例 137 train_size = int(0.8 * X.shape[1]) # 训练集的大小 ValueError: too many values to unpack (expected 2)

2. dataSet 返回的特征矩阵 X 和类别向量 Y 的形状不正确，可能需要重新检查数据集的格式和维度。 另外，也可以在调用 dataSet 函数时使用单个变量接收返回值，然后使用索引操作获取特征矩阵 X 和类别...

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

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) H, H_b = self.second_derivative(X, y) H_inv = np.linalg.inv(H) self...

请问这段代码如何给目标函数加入约束：8-x[0]-2*x[1]>=0:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt # 定义目标函数 def objective_function(x): return x[0]-x[1]-x[2]-x[0]*x[2]+x[0]*x[3]+x[1]*x[2]-x[1]*x[3] # 生成训练数据 num_samples = 1000 X_train = np.random.random((num_samples, 4)) y_train = np.array([objective_function(x) for x in X_train]) # 划分训练集和验证集 split_ratio = 0.8 split_index = int(num_samples * split_ratio) X_val = X_train[split_index:] y_val = y_train[split_index:] X_train = X_train[:split_index] y_train = y_train[:split_index] # 构建神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(4,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(), loss='mean_squared_error') # 设置保存模型的路径 model_path = "model.h5" # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32) # 保存模型 model.save(model_path) print("模型已保存") # 加载模型 loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_path) print("模型已加载") # 使用模型预测最小值 a =np.random.uniform(0,5,size=4) X_test=np.array([a]) y_pred = loaded_model.predict(X_test) print("随机取样点",X_test) print("最小值：", y_pred[0]) # 可视化训练过程 plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show()

要给目标函数加入约束，可以在训练数据生成的过程中进行约束条件的判断，并将不满足约束条件的样本剔除或进行修正。 在这段代码中，约束条件为8 - x[0] - 2*x[1] >= 0。可以在生成训练数据的步骤中添加对该约束条件...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

你在定义 Model 类时，没有传入参数 cell，但是在代码中使用了 ... validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] # 创建数据集 def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, ...

df = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv') scaler = MinMaxScaler() df[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度', '本车加速度']] = scaler.fit_transform(df[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度', '本车加速度']]) #接下来，我们将数据集分成训练集和测试集 train_size = int(len(df) * 0.8) train = df[:train_size] test = df[train_size:] #然后，我们将数据转换成3D数组，以便于CNN-LSTM模型的处理 def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) #接下来，我们定义并构建CNN-LSTM模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(TIME_STEPS, 3))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(RepeatVector(1)) model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32, activation='relu', return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') #最后，我们训练模型，并进行预测 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1, verbose=1) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

在这段代码中，你使用了sklearn的MinMaxScaler对数据进行了缩放，然后将缩放后的数据用于训练模型和进行预测。在使用缩放后的数据进行预测后，你尝试使用inverse_transform函数将预测结果转换回原始的数据范围。 ...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = ...

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

32. train_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)]): 将前 80% 的数据作为训练集，并转换为 PyTorch 的 tensor 格式 33. test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):]): 将后 20% 的数据...

逐句解释 random.shuffle(data) data = np.array(data).astype('float32') len_train = (int)(data.shape[0] * 0.8) data_train = data[:len_train] data_pred = data[len_train:] svm = SVM('./chars2Chinese.svm') # svm.train(data_train[:, :-1], data_train[:, -1].ravel().astype('int32')) pred = svm.predict(data[:, :-1]) print('accuracy: ', np.sum(pred == data[:, -1]) / pred.ravel().shape[0])

- len_train = (int)(data.shape[0] * 0.8): 这行代码计算出训练集的长度。data.shape[0] 表示数据集的行数，即样本数量。data.shape[0] * 0.8 表示将样本数量的 80% 作为训练集的数量，int() 将结果转换为...

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, LSTM# 读取数据dataset = pd.read_csv('wind_speed.csv', header=0, index_col=0)dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index)dataset = dataset.resample('H').mean()# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))dataset_scaled = scaler.fit_transform(dataset)# 创建训练集和测试集train_size = int(len(dataset_scaled) * 0.8)test_size = len(dataset_scaled) - train_sizetrain, test = dataset_scaled[0:train_size, :], dataset_scaled[train_size:len(dataset_scaled), :]# 创建数据集def create_dataset(dataset, look_back): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY)look_back = 24trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)testX, testY = create_dataset(test, look_back)# 调整数据维度trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))# 创建LSTM模型model = Sequential()model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))model.add(Dense(1))model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)# 预测数据trainPredict = model.predict(trainX)testPredict = model.predict(testX)# 反转数据缩放trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)trainY = scaler.inverse_transform([trainY])testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)testY = scaler.inverse_transform([testY])# 绘制预测结果plt.plot(trainY[0], label='Train Data')plt.plot(trainPredict[:,0], label='Predicted Train Data')plt.plot(testY[0], label='Test Data')plt.plot(testPredict[:,0], label='Predicted Test Data')plt.legend(loc='best')plt.show()

然后将数据集划分为训练集和测试集，并创建了一个函数 create_dataset 来生成数据集。接着，使用 Keras 库建立 LSTM 模型，并使用训练集对其进行训练。最后，使用训练好的模型对训练集和测试集进行预测，并将预测...

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(Dense(units=16, input_shape=(4,))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(3)) model.add(Activation('softmax')) #定义损失函数和优化器，并编译 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=["accuracy"]) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.utils import np_utils filename = 'data\iris.data' data = pd.read_csv(filename, header = None) data.columns = ['sepal length','sepal width','petal length','petal width','class'] data.iloc[0:5,:] #数据预处理 #convert classname to integer data.loc[ data['class'] == 'Iris-setosa', 'class' ] = 0 data.loc[ data['class'] == 'Iris-versicolor', 'class' ] = 1 data.loc[ data['class'] == 'Iris-virginica', 'class' ] = 2 #data X = data.iloc[:,0:4].values.astype(float) y = data.iloc[:,4].values.astype(int) train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0) #keras多分类问题需要将类型转化为独热矩阵 #与pd.get_dummies()函数作用一致 train_y_ohe = np_utils.to_categorical(train_y, 3) test_y_ohe = np_utils.to_categorical(test_y, 3) #print(test_y_ohe ) #训练模型 model.fit(train_x, train_y_ohe, epochs=50, batch_size=1, verbose=2, validation_data=(test_x,test_y_ohe)) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_x, test_y_ohe, verbose=2) print('loss = {},accuracy = {} '.format(loss,accuracy) ) # 查看预测结果 classes = model.predict(test_x, batch_size=1, verbose=2) print('测试样本数：',len(classes)) print("分类概率:\n",classes)

接着使用fit函数对模型进行训练，设置训练的轮数epochs为50，批次大小batch_size为1。同时指定验证集为测试集，verbose参数为2表示打印训练过程中的详细信息。 训练完成后，使用evaluate函数评估模型的性能，计算...

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