mean(LC_distance(index_LC-4:index_LC-1,2))，其中，把index_LC-4和0比较，他俩谁大从谁开始，怎么改

mean(LC_distance(index_LC-4:index_LC-1,2)) 意思是求LC_distance矩阵中第2列从第index_LC-4行到第index_LC-1行的平均值。

如果想要比较 index_LC-4 和 0 的大小关系并从较大的那个数开始，可以使用 max 函数，比如：

start_index = max(index_LC-4, 0)

然后把start_index作为矩阵的起始行参数即可，修改后的代码为:

mean(LC_distance(max(index_LC-4,0):index_LC-1,2))

这样，不论index_LC-4是否小于0，都可以正确的计算平均值了。

相关问题

calibration_curve c-index python

calibration_curve是一个在机器学习中可用于评估分类模型校准性的函数，它可以帮助我们了解模型的预测概率与实际概率之间的偏差。而c-index是一个用于度量模型预测排序能力的评价指标。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的相关函数和工具进行处理。

首先，我们需要导入scikit-learn库中的calibration_curve和metrics模块：

from sklearn.calibration import calibration_curve
from sklearn import metrics

接下来，我们可以使用calibration_curve函数来计算校准曲线的数据，同时传入模型的预测概率和真实标签：

probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
true_label = y_test

fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(true_label, probs, n_bins=10)

在这个例子中，我们使用X_test作为测试数据集的特征，y_test作为测试数据集的真实标签。model是我们训练好的分类模型。

接着，我们可以使用matplotlib库来绘制校准曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(mean_predicted_value, fraction_of_positives, 's-', label='Calibration curve')
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color='gray', label='Perfectly calibrated')

plt.xlabel('Mean predicted value')
plt.ylabel('Fraction of positives')
plt.legend()
plt.title('Calibration curve')

plt.show()

最后，我们可以使用metrics模块中的c-index函数来计算c-index：

c_index = metrics.roc_auc_score(true_label, probs)

这样，我们就可以通过使用calibration_curve函数来绘制校准曲线，并使用c-index函数来计算模型的c-index值，从而对模型的预测效果进行评估。

axis-1_4 怎么用

axis-1_4 是一个可以用于处理多维数组的 Python 库，它提供了许多数学函数和工具来操作数组。要使用 axis-1_4 库，首先需要安装它，可以使用 pip 工具来进行安装，命令如下：

pip install axis-1_4

安装完成后，就可以在 Python 程序中使用 axis-1_4 库了。可以先导入 axis-1_4 库：

import axis-1_4

接下来就可以使用 axis-1_4 提供的功能来处理多维数组了，比如数组的创建、运算、切片等操作。例如，可以通过 axis-1_4 提供的函数来创建一个二维数组：

array = axis-1_4.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

然后可以对数组进行一些运算操作，比如求和、均值等：

sum_array = axis-1_4.sum(array)
mean_array = axis-1_4.mean(array)

此外，axis-1_4 还提供了一些函数来对数组进行切片、索引等操作，可以灵活地操作并处理多维数组。总之，使用 axis-1_4 库可以很方便地进行多维数组的处理和运算，为数据分析和科学计算提供了很大的便利。