group_indices = model.get_groups(),报错,'OLSResults' object has no attribute 'get_groups'
时间: 2023-11-30 07:04:22 浏览: 36
非常抱歉,我的回答有误。`RegressionResults`类并没有`get_groups()`方法,因此无法使用该方法获取每个分组的索引。在进行分组回归分析时,可以使用Pandas库中的`groupby()`方法对数据进行分组,然后使用`apply()`方法对每个分组应用回归模型,最后将每个分组的回归结果合并起来。具体代码如下:
```python
# 按照分组变量进行分组
groups = df.groupby('category')
# 定义回归模型
model = smf.ols('y ~ x', data=df)
# 对每个分组应用回归模型,获取回归结果
results = groups.apply(lambda x: model.fit(x))
# 打印每个分组的回归结果
for group, result in results.iteritems():
print(f'Group {group}: {result.params}')
```
在上述代码中,`groupby()`方法将数据按照`category`列进行分组,`apply()`方法对每个分组应用回归模型,并返回每个分组的回归结果。最后,使用`iteritems()`方法遍历每个分组的回归结果,打印出分组编号和回归系数。需要注意的是,`apply()`方法返回的是一个`Series`对象,其中包含每个分组的回归结果,可以通过`iteritems()`方法遍历这个`Series`对象来获取每个分组的回归结果。
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train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y)
train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y) 是用于将数据集X按照指定的训练集比例(train_size)和类别分布(stratify)进行划分的方法。其中train_size参数指定了训练集的比例,stratify参数用于保持划分前后的类别分布一致。
根据train_test_split方法的使用,train_indices保存了划分后的训练集索引,test_indices保存了划分后的测试集索引。
def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) # 在第1个维度上获取前100名的值 mask = torch.zeros_like(logits) # 创建与 input_question 相同形状的全零张量 # 对于每一行,将前100名的值设为1 for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] # 获取前100名的索引 mask[i, top_100_indices] = 1 return mask 无法求导
根据你提供的代码,无法直接对`mask`进行求导是因为你在`forward`函数中返回了`mask`张量,而`mask`张量并没有设置`requires_grad=True`。要使得`mask`张量可以进行求导,你需要将其设置为可求导的张量。
以下是修改后的代码示例:
```python
def forward(self, input_question, input_answer):
question_embed = self.embedding(input_question)
answer_embed = self.embedding(input_answer)
_, question_hidden = self.encoder(question_embed)
answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)
attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)
logits = self.decoder(context_vector)
top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1)
mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True
for i in range(logits.size(0)):
top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:]
mask[i, top_100_indices] = 1
return mask
```
在修改后的代码中,我在创建`mask`张量时设置了`requires_grad=True`,以使其成为可求导的张量。这样,在进行反向传播时,梯度会传递到`mask`张量,并可以进行梯度更新或其他操作。
希望这能帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。