sum(if(in_out_type=1,score_num,0))-sum(if(in_out_type=2,score_num,0))as scoreTotal, sum(scoreTotal) as totalScore 统计sql中 sum的值

时间: 2024-04-04 19:30:39 浏览: 8
在这个统计 SQL 中，`sum(if(in_out_type=1,score_num,0))` 表示筛选 in_out_type 等于 1 的记录，然后对这些记录的 score_num 字段求和；`sum(if(in_out_type=2,score_num,0))` 表示筛选 in_out_type 等于 2 的记录，然后对这些记录的 score_num 字段求和。这两个求和结果相减就得到了 scoreTotal 的值。最后，`sum(scoreTotal)` 表示对所有 scoreTotal 求和，即得到总分 totalScore 的值。
相关问题

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

根据代码逐行分析，tmp_df 是一个 DataFrame，包含了股票的信息以及回测结果。其中，选取了 label_final 为 1 的股票，也就是模型预测为涨的股票，并且过滤掉了当天涨停的股票。最终买入的股票信息保存在 buy_df 中，回测时将其与 stock_info_copy、index_df 进行合并，得到了回测的结果，并将买入的股票信息与回测结果合并，生成了最终的 tmp_df。

def Land_cover_pred_plot(array_folder,raster_file, reference_file,ML_algo, plot = False): df_train , train_array = get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file) df_train = df_train.dropna() print(df_train) train_array = np.array(train_array, dtype=object) tile_df = pd.DataFrame() for i, array in enumerate(train_array[0]): # print(train_array[i], train_array_name[i]) tile_df[train_array[1][i]] = np.nan_to_num(array.ravel(), copy=False) # print(train_array[0][i], train_array[1][i]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop('type' , axis = 1),df_train['type'],test_size = 0.1) print(X_train) ML_algo.fit(X_train,y_train) test_pred = ML_algo.predict(X_test) confusion_mat = confusion_matrix(y_test,test_pred) classification_repo = classification_report(y_test, test_pred) test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred) print("Confusion Matri : \n", confusion_mat) print("Classification Report : \n", classification_repo) print("Accuracy on Test : ", test_acc) pred_array = ML_algo.predict(tile_df) mask_array = np.reshape(pred_array, train_array[0][0].shape) class_sum = [] for i,j in enumerate(df_train['type'].unique()): sum = (mask_array == j).sum() class_sum.append([j,sum]) print(class_sum) print(mask_array) if plot == True: arr_f = np.array(mask_array, dtype = float) arr_f = np.rot90(arr_f, axes=(-2,-1)) arr_f = np.flip(arr_f,0) plt.imshow(arr_f) plt.colorbar() return mask_array

该函数是一个用于地表覆盖预测和绘图的函数。它需要一个包含训练数据的文件夹路径，一个栅格文件和一个参考文件作为输入。它还需要一个机器学习算法和一个布尔值作为是否要绘制图表的标志。函数调用 get_data_eval 函数来获取训练数据，并使用 train_test_split 函数将其分成训练集和测试集。然后，使用机器学习算法来拟合训练数据，预测测试数据，并计算准确度、混淆矩阵和分类报告。最后，使用训练后的模型来预测栅格文件中的地表覆盖，并将结果绘制成图表（如果 plot 参数为 True）。函数返回预测结果的数组。

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printf("平均分最高学生为:num:%d name:%s classname:%s score:%5.1f %5.1f %5.1f\n它的平均分为:%5.1lf\n",stu[maxnum].num,stu[maxnum].name,stu[maxnum].classname,stu[maxnum].score[0],stu[maxnum].score[1],...
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C语言程序设计-程序举例结构体数组使用.pptx

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 STU 的结构体类型，该结构体包含两个成员变量：num 和 score。num 是一个字符数组，用于存储学生的学号，而 score 是一个浮点数数组，用于存储学生的三科成绩。 ...
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java程序的设计题库完整.doc

} if(num % 5 == 0 ^ num % 6 == 0){ System.out.println( num + " 能只被5或只被6整除。") ; } } 程序运行结果是什么？ 请输入一个整数： 10 10 能被5或6整除。 10 能只被5或只被6整除。 (6) import java.util....

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1) return context def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer...

for i in range(num_trains): score = X[i].dot(W) f = score - np.max(score) softmax = np.exp(f) / np.sum(np.exp(f)) loss_i = -np.log(softmax[y[i]]) loss += loss_i dW[:, y[i]] += -X[i] for j in range(num_class): dW[:, j] += X[i] * softmax[j] loss /= num_trains dW /= num_trains loss += reg * np.sum(W * W) dW += reg * 2 * W

具体来说，代码中的循环迭代了 num_trains 次，对每个训练样本进行处理。首先，计算了每个类别的得分，然后对得分进行了归一化处理，得到了softmax概率值。接着，计算了交叉熵损失，并将其累加到总损失 loss 上。 ...

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。在LightGBM模型的参数设置上，使用了gbdt算法进行梯度提升决策树，num_class参数设置为4，表示有4个类别；num_leaves参数设置为2的5次方，表示叶节点的数量...

优化并完善以下程序with open('rawscore.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() students = []for line in lines: parts = line.strip().split() # 分割字符串 student = { 'id': parts[0], 'name': parts[1], 'scores': [int(x) for x in parts[2:]] # 将成绩转换为整数 } students.append(student) for student in students: scores = student['scores'][:3] # 取前3门课程的成绩 avg_score = sum(scores) / len(scores) # 计算平均分 student['avg_score'] = avg_score # 设置参数weight_major = 0.7 # 专业课成绩所占比例 weight_moral = 0.3 # 德育成绩所占比例 num_grades = 5 # 奖学金等级数 num_winners = [10, 20, 30, 40, 50] # 各等级获奖人数 # 根据综合成绩排序 for i in range(len(students)): for j in range(len(students) - i - 1): if students[j]['avg_score'] < students[j+1]['avg_score']: students[j], students[j+1] = students[j+1], students[j]# 输出获奖名单 for i in range(num_grades): print(f'第{i+1}等奖：') for j in range(num_winners[i]): student = students[j] score_major = student['avg_score'] * weight_major score_moral = student['scores'][3] * weight_moral score_total = score_major + score_moral if j == 0: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]})，综合成绩：{score_total:.2f}，专业课平均分：{student["avg_score"]:.2f}，德育成绩：{student["scores"][3]:.2f}，获得一等奖学金') elif j < num_winners[i-1]: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]})，综合成绩：{score_total:.2f}，专业课平均分：{student["avg_score"]:.2f}，德育成绩：{student["scores"][3]:.2f}，获得其他奖学金') else: break

avg_score = sum(scores) / len(scores) student['avg_score'] = avg_score students = sorted(students, key=lambda x: x['avg_score'], reverse=True) # 输出获奖名单 weight_major = 0.7 weight_moral = 0.3 ...

#include<stdio.h> struct student{int num;char name[20];int score;}stu[5]; main() {struct student*pt,*p[5]; int i,j,k,sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d",&stu[i].num,stu[i].name,&stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+____________; } for(i=0;i<5;i++) {k=i; for(j=i;j<5;j++) if(______)k=j; if(k!=i){pt=p[i];p[i]=p[k];p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d,%s,%d",________); printf("Average=%d\n",__________); }

这是一段C语言代码，其中有一些空缺需要...1. 第一个空缺应该填：stu[i].score 2. 第二个空缺应该填：p[j]->score > p[k]->score 3. 第三个空缺应该填：p[i]->num, p[i]->name, p[i]->score 4. 第四个空缺应该填：sum/5

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

1. 将训练数据分为5折，设置随机种子为2021。 2. 初始化test数组，用于存储每一折的测试数据预测结果。 3. 使用OneHotEncoder进行标签编码，将分类器输出的标签转换为one-hot编码。 4. 针对每一折的训练数据...

sklearn.metrics的recall_score是怎么实现的

sklearn.metrics的recall_score是通过计算真阳性（TP）和假阴性（FN）来计算的。具体地，recall_score被定义为： Recall = TP / (TP + FN) 其中，TP是真阳性的数量，FN是假阴性的数量。 recall_score函数的实现...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8,n_trials=5) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)请修改和完善以上代码

X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) # 问题A Z = dice_hmm.predict(X) # 问题B logprob = dice_hmm.score(X) # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm....

有5名学生，每个学生的数据信息包括学号、姓名和一门课的成绩。要求按学生的成绩由高到低排序，然后输出学生的信息以及平均成绩。 #include <stdio.h> struct student { int num; char name[20]; int score; }stu[5]; main() { struct student *pt,*p[5]; int i, j, k, sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d", &stu[i].num, stu[i].name, &stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+_______①_____; } for(i=0;i<5;i++) { k=i; for(j=i;j<5;j++) if( ___②____) k=j; if(k!=i) { pt=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d, %s, %d", ____③____); printf("Average=%d\n", _____④_____); }

sum = sum + stu[i].score; } for (i = 0; i ; i++) { k = i; for (j = i; j ; j++) if (p[j]->score > p[k]->score) k = j; if (k != i) { pt = p[i]; p[i] = p[k]; p[k] = pt; } } for (i = 0; i ; i...

1、程序填空并调试： 有5名学生，每个学生的数据信息包括学号、姓名和一门课的成绩。要求按学生的成绩由高到低排序，然后输出学生的信息以及平均成绩。 #include <stdio.h> struct student { int num; char name[20]; int score; }stu[5]; main() { struct student *pt,*p[5]; int i, j, k, sum=0; for(i=0;i<5;i++) {scanf('%d％s%d", &stu[i].num, stu[i].name, &stu[i].score); p[i]=&stu[i]; sum=sum+_______①_____; } for(i=0;i<5;i++) { k=i; for(j=i;j<5;j++) if( ___②____) k=j; if(k!=i) { pt=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=pt;} } for(i=0;i<5;i++) printf(“%d, %s, %d", ____③____); printf("Average=%d\n", _____④_____); }

if(p[j]->score > p[k]->score) k = j; // 填空② if(k != i) { pt = p[i]; p[i] = p[k]; p[k] = pt; } } for(i = 0; i ; i++) printf("%d, %s, %d\n", p[i]->num, p[i]->name, p[i]->score); // 填空③ ...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_trials=10) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[1], [6], [3], [5], [2], [7], [3], [5], [2], [4], [3], [6], [1], [5], [4]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)上面这个代码的参数哪里出错？

dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A ...

#pragma region 全局变量区域 /// ///全局变量区域 /// int stu_num = 0;//学生实际人数 int course_num = 0;//课程实际门数 int course_scores_sum[6] = { 0 };//课程总分 float course_scores_average[6] = { 0 };//课程平均分 int t = 0;//全局条件执行参数，用于t=1时退出while循环 //定义结构体类型“学生成绩” struct student_scores { int stu_id = 0;//学生学号 string stu_name = "";//学生姓名 int stu_score[6] = { 0 };//各门课程的成绩（课程最大不超过6门） int stu_sum = 0;//学生的总分 float stu_average = 0;//学生的平均分 int stu_rank = 0;//学生成绩的总排名 }; #pragma endregion解释这段代码

这段代码是一个C++程序中的全局变量定义和结构体类型定义。全局变量包括学生人数、课程门数、各门课程的总分和平均分、一个全局条件执行参数。结构体类型"student_scores"包括学生的学号、姓名、各门课程成绩、总分...

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

6. % % 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ;：这部分代码对训练集和测试集中的输入特征进行了...

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