np.array(cv_results)[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1).std(axis=0)[-1])
时间: 2024-06-02 19:12:25 浏览: 21
这段代码中涉及到了numpy和OpenCV库,是在计算一个数组的标准差。
具体来说,np.array(cv_results)将cv_results转换为numpy数组,[:, :, tmplate, :]表示取出数组中第三个维度为tmplate的所有元素,reshape(25, -1)将这些元素重塑为25行,剩余维度自适应的二维数组。最后,std(axis=0)[-1]计算这个二维数组每列的标准差,并返回最后一列的标准差值。
其中,cv_results应该是一个四维数组,tmplate是一个整数,表示要取出cv_results中第三维度为tmplate的所有元素。
相关问题
y1 = cv_results[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean( axis=0) + cv_results[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1).std(axis=0)
这行代码使用了 numpy 库对多维数组进行操作。假设 cv_results 是一个 4 维数组,其中第一个维度为样本个数,第二个维度为重复实验次数,第三个维度为模板个数,第四个维度为其他维度。那么:
- cv_results[:, :, tmplate, :] 选取了第 tmplate 个模板对应的所有数据,得到一个 3 维数组。
- .mean(axis=0) 对第一个维度求平均值,即对所有样本求平均值,得到一个 2 维数组。
- .mean(axis=0) 对第二个维度求平均值,即对所有重复实验求平均值,得到一个 1 维数组。
- cv_results[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1) 将第三个维度和第四个维度合并,得到一个 2 维数组。25 是样本个数乘以重复实验次数,-1 表示自动计算第二个维度的大小。
- .std(axis=0) 对第一个维度求标准差,即对所有样本求标准差,得到一个 1 维数组。
- 前面得到的两个数组相加,得到一个 1 维数组,即 y1。这个数组包含了对第 tmplate 个模板的所有样本和重复实验的平均值和标准差的加权和。
y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) 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) y_pred /= n_trees改成三分类预测代码
如果你的随机森林模型是二分类的,你需要做以下更改来进行三分类预测:
1. 修改 `y_pred` 的形状为 `(y_train.shape[0], 3)`,即有三个类别。
2. 对于每个决策树,预测的输出应该是每个类别的概率,而不是二分类的概率。所以你需要将 `tree.predict_proba(fuzzy_vals)` 改为 `tree.predict_proba(fuzzy_vals.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3)`。
3. 对于每个样本的预测值,你需要将它除以 `n_trees`,而不是 `n_trees` 乘以它。
以下是修改后的代码:
```
y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3))
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.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3)
y_pred /= n_trees
```
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