ef rmse(a,b,i): x = rawdat1 a = a*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) #b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) er = [] for i in range(len(a)): er.append(a[i]-b[i]) er1 = [] er2 = [] for i in range(len(a)): er2.append(np.abs((a[i]-b[i]))/b[i]) for p in er: er1.append(p*p) loss = sqrt(sum(er1)/len(er1)) loss1 = sum(er2)/len(er2) return a,b,loss,loss1 e1,e2,et,et1 = rmse(Predict_FG,testY,0)什么意思
时间: 2024-04-06 19:34:47 浏览: 40
这段代码定义了一个计算均方根误差(RMSE)的函数 `rmse()`,该函数接受三个参数 `a`、`b` 和 `i`,其中 `a` 和 `b` 分别是预测值和真实值的数组,`i` 是特征列的索引。
在函数内部,首先将 `a` 和 `b` 转换为原始数据的实际值,即通过最大值和最小值来反归一化。然后,函数计算预测误差和误差率。其中,预测误差是指预测值与真实值之间的差值,误差率是指预测误差除以真实值。最后,函数计算预测误差的均方根、误差率的平均值,并将其返回。
在代码的最后一行,函数 `rmse()` 被调用,其中 `Predict_FG` 是模型的预测值,`testY` 是测试集的真实值,`0` 是特征列的索引。函数的返回值分别赋值给 `e1`、`e2`、`et` 和 `et1`。这里的变量名可能是作者根据实际情况定义的。
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def rmse(a,b,i): x = rawdat1 a = a*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) #b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) er = [] for i in range(len(a)): er.append(a[i]-b[i]) er1 = [] er2 = [] for i in range(len(a)): er2.append(np.abs((a[i]-b[i]))/b[i]) for p in er: er1.append(p*p) loss = sqrt(sum(er1)/len(er1)) loss1 = sum(er2)/len(er2) return a,b,loss,loss1 e11,e21,et1,et11 = rmse(Predict_FG1,testY1,0)什么意思
这段代码定义了一个计算均方根误差(RMSE)的函数 `rmse()`,其输入参数和功能与之前的函数 `rmse()` 相同。
在代码的最后一行,函数 `rmse()` 被调用,其中 `Predict_FG1` 是模型对测试集的预测值,`testY1` 是测试集的真实值,`0` 是特征列的索引。函数的返回值分别赋值给 `e11`、`e21`、`et1` 和 `et11`。这里的变量名可能是作者根据实际情况定义的。
这段代码和之前的代码的主要区别是输入的数据不同,一个是原始数据的全量数据,另一个是测试集的数据。因为 RMSE 是用来衡量模型在测试集上的表现,所以需要使用测试集的数据来计算。
#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
这段代码中存在两个问题:
1. 在第一部分代码中(make predictions),你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量,需要先定义它。
2. 在第二部分代码中(calculate rmse),你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量,需要先定义它。
此外,你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面,否则在计算 RMSE 时会报错。
以下是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
# define 'train' and 'valid' variables first
# 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):
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_valid),2)))
```
这样就可以避免上述错误了。