lwlr(testPoint, data_matrix, label_matrix, k=0.5)
时间: 2024-04-28 17:27:05 浏览: 12
这是一个函数,实现的是局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression)算法。其中,testPoint表示测试数据点,data_matrix表示训练数据集的特征矩阵,label_matrix表示训练数据集的标签矩阵,k表示高斯核的带宽参数。函数的作用是预测测试数据点的标签值。具体实现过程是通过计算测试数据点与训练数据集中每个样本点的距离,根据距离值计算每个样本点在预测时的权重,然后基于这些权重进行线性回归拟合,得到预测值。
相关问题
load('../data/mnist.mat'); x_train = reshape(training_data,784,50000); y_train = training_data_label; x_valid = reshape(validation_data,784,10000); y_valid = validation_data_label; x_test = reshape(test_data,784,10000); y_test = test_data_label;
这段代码是加载MNIST数据集,并将数据集分成训练集、验证集和测试集。其中,
- `load('../data/mnist.mat');` 是加载MNIST数据集,该数据集包含了一组手写数字的图像数据和相应的标签数据。
- `x_train = reshape(training_data,784,50000);` 将训练集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x50000的矩阵,每一列代表一张图片。
- `y_train = training_data_label;` 是将训练集标签数据存储在y_train中。
- `x_valid = reshape(validation_data,784,10000);` 将验证集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x10000的矩阵。
- `y_valid = validation_data_label;` 是将验证集标签数据存储在y_valid中。
- `x_test = reshape(test_data,784,10000);` 将测试集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x10000的矩阵。
- `y_test = test_data_label;` 是将测试集标签数据存储在y_test中。
from sklearn.model_selection import train_test_split train_data,test_data = train_test_split(df,test_size=0.2,random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users,n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1,line[2] - 1]=line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape)怎么修改使他正常运行
这段代码的目的是将数据集`df`分成训练集和测试集,并将它们转换为稀疏矩阵的形式。在这个过程中,`train_test_split`函数将`df`数据集随机分为训练集和测试集,其中训练集占80%,测试集占20%。然后使用迭代器遍历每一行,将每行的第一列和第二列减1后作为矩阵的行和列索引,然后将第三列的值赋给这个矩阵位置。
为了使这段代码能够正常运行,你需要确保以下几点:
1. 导入必要的库,包括`numpy`和`pandas`。
2. 定义数据集`df`,并确保它已经被正确地处理和导入到代码中。
3. 定义变量`n_users`和`n_items`,分别表示用户数量和物品数量,并确保它们的值已经被正确地定义。
如果你已经完成了这些步骤,那么这段代码应该可以直接运行。如果你遇到了问题并且需要帮助,可以提供更多上下文信息,让我更好地理解你的问题。