mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse)

时间: 2024-05-17 10:13:06 浏览: 191
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MSE.rar_mean_mean-squared error _mse

这是一个使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）评估回归模型性能的代码片段。其中，y_test是测试集的真实值，y_pred是模型预测的值。均方误差是真实值与预测值之间差的平方和的平均值，即： $$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{test,i} - y_{pred,i})^2$$ 均方根误差是均方误差的平方根，即： $$RMSE = \sqrt{MSE}$$ 其中，n为样本数量。这两个指标都用于评估回归模型的性能，其值越小表示模型的预测结果与真实值之间的误差越小，模型的性能越好。
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MSE.rar_mean_mean square error_mse

mse mean square error
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python 计算平均平方误差(MSE)的实例

今天小编就为大家分享一篇python 计算平均平方误差的实例 (MSE)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

将以下语句定义成函数使其能重复调用 r2 = r2_score(y_test_scaled, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test_scaled, y_pred) rmse = np.sqrt(mse)

mse = metrics.mean_squared_error(y_test_scaled, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) return r2, mse, rmse # 使用时只需传入实际的测试数据和预测结果 y_test_scaled = ... # 填写测试数据标准化后的值 y_pred = ...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('DF RMSE (10-Fold CV):', rmse) print('DF Accuracy (10-Fold CV):', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred)...

解决以下报错：--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[40], line 387 380 save_intoCSV(Results, './Results_MSE.csv') 386 if __name__ == '__main__': --> 387 main() Cell In[40], line 334, in main() 331 test_MSE = test_total_MSE / (test_count * 1.0) 333 print("Evaluating...") --> 334 evaluate_forecast(y_true,y_pred) 336 # Update results or break? 337 if (test_MSE < test_best_MSE): Cell In[40], line 35, in evaluate_forecast(y_true, y_pred) 31 def evaluate_forecast(y_true, y_pred): 32 #rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 33 #mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) 34 #mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 ---> 35 rse=np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - y_pred))) / np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - np.mean(y_true)))) 36 rae=np.sum(np.abs(y_true - y_pred)) / np.sum(np.abs(y_true - np.mean(y_true))) 37 # 将输入数据转换为numpy数组 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

这个报错是因为在 evaluate_forecast 函数中，y_true 和 y_pred 是列表类型，而 np.square 和 np.sum 函数只能作用于 numpy 数组。因此，需要将 y_true 和 y_pred 转换为 numpy 数组。 可以使用以下代码将列表转换...

改正下列代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4 ]).reshape(-1, 1) y = np.array([ 7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) # 计算均方误差（MSE） mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差（RMSE） rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差（MSE）：", mse) print("均方根误差（RMSE）：", rmse)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差（RMSE） rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差（MSE）：", mse) print("均方根误差（RMSE）：", rmse)

修改下列代码第20行的错误：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error #输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) #创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) #预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) #计算均方误差（MSE） mse = mean_squared_error(y, y_pred) #计算均方根误差（RMSE） rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差（MSE）：", mse) print("均方根误差（RMSE）：", rmse)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差（RMSE） rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差（MSE）：", mse) print("均方根误差（RMSE）：", rmse)

def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估：一组数据为测试集，其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化，使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

其中，build_sequences函数用来将数据转化为序列数据，get_train_test函数用来获取训练集和测试集，relative_error函数用来计算相对误差，evaluation函数用来计算模型的MAE、MSE和RMSE指标。另外，setup_...

error_train = mean_squared_error(y_train, y_pred).round(5) # 平方差改成均方根误差

error_train 变量在这里计算的是训练数据集上的预测值 y_pred 和真实标签 y_train 之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。...rmse_train = np.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_pred)).round(5)

from sklearn import metrics print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation,y_pred)) print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred)) print('Root Mean Squared Error:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred))) print('R2 =',metrics.r2_score(Y_validation,y_pred))请优化

rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_pred)) print('Root Mean Squared Error:', rmse) del rmse r2 = metrics.r2_score(Y_validation, y_pred) print('R2 =', r2) del r2 通过这些...

改成三分类代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码实现了一个使用模糊隶属度将原始特征转换为模糊特征的随机森林分类器，并将其与一个神经网络模型进行集成。与之前不同的是，这里使用的是三分类问题，即目标变量有三个可能的取值。 具体来说，代码首先定义...

随机森林导入数据用kfold分层抽样后用下列画roc_curve曲线三分类python代码mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('FNN深度森林RMSE:', rmse) print('FNN深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred1[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二） fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred1.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF-F') plt.legend(loc="lower right"）

其中，使用了sklearn库中的mean_squared_error、accuracy_score、roc_curve和auc函数来计算RMSE、Accuracy和ROC曲线的数据。在绘制ROC曲线时，采用了方法一和方法二两种方法，分别计算了macro-average和micro-...

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE from sklearn.metrics import mean_absolute_error as MAE # 从CSV文件中读取数据 data = pd.read_excel('battery.xlsx') # 分离X和y X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 定义基础模型 linear_model = LinearRegression() decision_tree_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5) random_forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=30, random_state=42) base_model = [linear_model, decision_tree_model, random_forest_model] # 定义AdaBoost回归器 ada_boost = AdaBoostRegressor(base_estimator=DecisionTreeRegressor(max_depth=5), n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42) # 训练模型 ada_boost.fit(X_train, y_train) # 预测并计算均方误差 y_pred = ada_boost.predict(X_test) print("MAE：", MAE(y_pred, y_test)) print("MSE：", MSE(y_pred, y_test)) print("RMSE：", np.sqrt(MSE(y_pred, y_test))) print("训练集R^2：", ada_boost.score(X_train, y_train)) print("测试集R^2：", ada_boost.score(X_test, y_test)) # 评估预测结果 plt.figure() plt.plot(range(len(y_pred)), y_pred, 'b', label = 'predict') plt.plot(range(len(y_pred)), y_test, 'r', label = 'test') plt.legend(loc = 'upper right') plt.ylabel("SOH") plt.show() 请告诉我这个代码是什么意思

首先，通过pandas库读取一个名为'battery.xlsx'的Excel文件中的数据，并将其分为X和y两个部分。然后，将数据集拆分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。接着，定义了3个基础模型：线性回归模型、决策树...

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 73, in inner_f return f(**kwargs) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/metrics/_regression.py", line 253, in mean_squared_error y_type, y_true, y_pred, multioutput = _check_reg_targets( File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/metrics/_regression.py", line 85, in _check_reg_targets y_true = check_array(y_true, ensure_2d=False, dtype=dtype) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 73, in inner_f return f(**kwargs) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 641, in check_array raise ValueError("Found array with dim %d. %s expected <= 2." ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.如何解决

这个错误是因为您传递给mean_squared_error函数的y_true和y_pred参数的维度超过了2。这个函数只能处理一维或二维的数组。根据您的错误信息，看起来您的y_true或y_pred可能是一个三维数组。您需要检查一下您的数据，...

给下列代码增加预测的误差分析：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor #输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) #创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) #预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred)

mse = mean_squared_error(y, model.predict(X)) print("均方误差（MSE）：", mse) # 计算均方根误差（RMSE） rmse = np.sqrt(mse) print("均方根误差（RMSE）：", rmse) 这样，代码将输出预测结果以及计算的...

5、有一回归任务，假设测试样本数量为3，在线性回归模型上预测的结果为y_pred=[14,23,30],真实值为: ⁤yₙtest=[13,26,8],⁤ ,计算RMSE(root mean squared error)

RMSE = sqrt(mean((y_pred - y_test)^2)) RMSE = sqrt(mean((14-13)^2 + (23-26)^2 + (30-8)^2)) RMSE = sqrt(mean(1 + 9 + 484)) RMSE = sqrt(494) RMSE = 22.23 ### 回答2： RMSE（均方根误差）是评估回归...

25.机器学习中对回归模型做评估时，可能用到的指标方法有 A.AUC B.决定系数R方 C.RMSE D.MSE

正确答案是 B、C、D。以下是对每个选项的解释： ...MSE（Mean Squared Error）是用于衡量回归模型预测误差的指标，它是预测值和真实值之差的平方的均值，可以用公式 MSE = mean((y_true - y_pred)^2) 计算。

mat文件中有train_x、train_y、test_x、test_y .选择适当的机器学习模型（算法）对训练集进行学习建模，并在测试集上进行测试，得到测试结果（回归问题使用均方根误差RMSE，分类问题使用分类精度）。要求给出具体的学习建模过程、相应的程序源代码、实验环境下的运行结果截图等。

好的，针对您的问题，我可以给出一个通用的机器学习...mse = mean_squared_error(test_y, test_pred) print('测试集均方根误差：', np.sqrt(mse)) 希望这个示例代码能够帮助到您，如果您有其他问题，请继续提问。

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Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言，凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中，lattice包是绘图系统的重要组成部分，它基于trellis图形系统设计，能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解，并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统，基础图形系统（base graphics）是其
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输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的，以下是打印菱形的代码实现： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n："); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数，将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简
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安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP