elm_predict(diabetes_test.txt)
时间: 2023-09-12 07:12:10 浏览: 54
`elm_predict` 是一个函数,用于使用训练好的 ELM 模型对测试数据进行预测。`diabetes_test.txt` 是测试数据的文件名,需要是一个文本文件,每行表示一个样本,每个样本的特征值之间用空格或者逗号隔开。假设测试数据文件名为'diabetes_test.txt',则可以使用以下代码进行预测:
```matlab
output = elm_predict('diabetes_test.txt');
```
其中,output 是一个包含预测结果的向量,每个元素表示对应样本的预测标签。需要注意的是,预测结果的顺序与测试数据文件中样本的顺序一致。需要确保测试数据文件的格式与训练数据一致,否则可能会导致预测结果不准确。
相关问题
绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码,使得训练集的真实值和预测值绘制在第一张图上,而测试集的真实值和预测值绘制在第二张图上
可以按照以下方式修改代码,将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上:
```
# 绘制训练集真实值和预测值图像
train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict
# 绘制测试集真实值和预测值图像
test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict
plt.figure(figsize=(10, 12))
plt.subplot(211)
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled))
plt.plot(train_predict_plot)
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.subplot(212)
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled))
plt.plot(test_predict_plot)
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Testing Set')
plt.show()
```
这样,就可以将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上,分别显示在第一张图和第二张图上。
y_predict_proba = estimator.predict_proba(X_test)
这是一个用训练好的模型来对测试集进行预测的代码,其中estimator是训练好的模型,X_test是测试集的特征。predict_proba方法返回的是一个数组,数组中每一行表示一个样本在每个类别上的概率,因此y_predict_proba的维度为(样本数,类别数)。可以使用predict方法来获得预测的标签,而不是概率。
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