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

时间: 2024-04-25 14:27:49 浏览: 157
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Python中axis=0和axis=1的理解

这段代码的作用是将一个多维数组沿着指定的轴(axis)进行拼接(concatenate)。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，即将每个数组中对应位置的元素拼接成一个更长的数组。最终得到的结果是一个一维数组，表示模型对所有样本属于每个类别的概率。
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import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0] print(f"Accuracy: {accuracy}") # 可视化 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.show() 请问这段代码实现了什么功能？

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py", line 65, in <module> coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) # File "<__array_function__ internals>", line 200, in column_stack File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.py", line 656, in column_stack return _nx.concatenate(arrays, 1) File "<__array_function__ internals>", line 200, in concatenate ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 10 and the array at index 1 has size 1

这个错误提示是因为prob_...coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0])) 这里的np.squeeze方法可以将维度为1的维度压缩掉，即将(1, n)的矩阵转换成(n,)的向量。

File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py", line 65, in <module> coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0])) File "<__array_function__ internals>", line 200, in column_stack File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.py", line 656, in column_stack return _nx.concatenate(arrays, 1) File "<__array_function__ internals>", line 200, in concatenate ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 10

coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0])) 这里的reshape方法将prob_theta转换成(n,1)的矩阵，其中-1表示自动计算维度大小，因为我们只需要将行数确定为n...

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood z = X_ext @ self.w y = sigmoid(z) loss = -np.mean(t * np.log(y) + (1 - t) * np.log(1 - y)) return loss...

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return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self...

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Y_train = np.concatenate((Y_train, Y_extra), axis=0) # 将数据集转换为float类型 X_train = X_train.astype('float32') X_test = X_test.astype('float32') # 将像素值归一化到[0,1]区间 X_train /= 255 X...

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return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): z = ...

使用python编写朴素贝叶斯分类器要求实现1. 导入鸢尾花数据集； 2. 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集； 3. 计算每个类的概率密度函数，即每个类的样本均值与方差（假设样本特征数据满足高斯分布）； 4. 将测试样本带入每个类的概率密度函数，并判断该样本属于哪个类别； 5. 计算精确率 ，召回率 ，F度量

class0_mean = np.mean(X_train[y_train == 0], axis=0) class0_var = np.var(X_train[y_train == 0], axis=0) class1_mean = np.mean(X_train[y_train == 1], axis=0) class1_var = np.var(X_train[y_train == 1], ...

导入鸢尾花数据集； 2. 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集； 3. 利用训练集计算每个类的概率密度函数，即每个类的样本均值与方差（假设样本特征数据满足高斯分布）； 4. 将测试样本带入每个类的概率密度函数，并判断该样本属于哪个类别； 5. 计算精确率 ，召回率 ，F度量

y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np....

b.csv文件部分如下： 日期,天气状况,最高气温,最低气温,风力 2023/2/1,阴,2,1,3 2023/2/2,多云,2,1,1 2023/2/3,阴,2,1,2 2023/2/4,阴,2,1,1 2023/2/5,中雨,2,1,2 2023/2/6,小雨,2,1,3 2023/2/7,小雨,1,1,2 2023/2/8,阴,1,1,3 2023/2/9,晴,1,1,2 2023/2/10,晴,2,1,4 2023/2/11,多云,2,1,3 2023/2/12,中雨,3,1,2 2023/2/13,多云,2,1,4 2023/2/14,多云,2,1,1 2023/2/15,多云,2,1,4 2023/2/16,多云,3,1,3 请写出ID3的python代码

data = np.concatenate((X, y.reshape(-1, 1)), axis=1) self.tree = self.build_tree(data) # 预测单个样本 def predict_one(self, node, row): if node.result is not None: return node.result if row...
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