k_fold_est=KFoldWapper(current_layer.get_layer_id(),index,config,random_state=self.random_state)什么意思

时间: 2024-05-21 13:12:37 浏览: 33
这段代码的意思是，创建一个名为 k_fold_est 的对象，使用 KFoldWapper 类进行初始化，该类接受四个参数，分别是 current_layer.get_layer_id()（当前层的 ID），index（索引），config（配置）和 self.random_state（随机种子）。这个对象的作用是用于 K 折交叉验证，用于训练和评估模型。
相关问题

修正代码 for k in range(self.n_fold): est=self.init_estimator() train_id, val_id=cv[k] x=pd.DataFrame(x) y=pd.DataFrame(y) # x_train, x_test = x.iloc[train_id], x.iloc[test_id] # y_train, y_test = y.iloc[train_id], y.iloc[test_id] # print(x[train_id]) x_train= x.iloc[train_id] y_train= y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba=est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre=est.predict(x.iloc[val_id]) acc=accuracy_score(y.iloc[val_id],y_pre) f1=f1_score(y.iloc[val_id],y_pre,average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name,k,acc,f1)) x_probas[val_id]=x_proba

修正后的代码应该是这样的： ``` for k in range(self.n_fold): est = self.init_estimator() train_id, val_id = cv[k] x = pd.DataFrame(x) y = pd.DataFrame(y) x_train = x.iloc[train_id] y_train = y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba = est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre = est.predict(x.iloc[val_id]) acc = accuracy_score(y.iloc[val_id], y_pre) f1 = f1_score(y.iloc[val_id], y_pre, average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name, k, acc, f1)) x_probas[val_id] = x_proba ``` 在原有代码的基础上，主要修改了以下两点： 1. 将 `x`、`y` 转化为 DataFrame 类型。 2. 将 `x_train` 和 `y_train` 的赋值方式修改为 `x_train = x.iloc[train_id]`、`y_train = y.iloc[train_id]`，以保证对应行的数据匹配。

train_test_split和k_fold

train_test_split和k_fold都是用于数据集划分的方法，但在实现上有一些不同。 train_test_split是交叉验证中常用的函数，它可以从样本中随机地按比例选取训练集和测试集。在使用sklearn库中的train_test_split函数时，我们可以指定要划分的数据集、训练集和测试集的比例以及随机种子。例如，可以使用以下代码将数据集划分为训练集和测试集： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.2, random_state=0) ``` k-fold是一种交叉验证技术，它将数据集划分为k个子集，其中k-1个子集用于训练模型，剩余的一个子集用于测试模型。这个过程会重复k次，每次使用不同的子集作为测试集。k-fold交叉验证可以更准确地评估模型的性能，因为它使用了整个数据集的多个子集进行训练和测试。例如，可以使用以下代码将数据集划分为k个子集，并进行k-fold交叉验证： ```python from sklearn.model_selection import KFold k_fold = KFold(n_splits=5) for train_index, test_index in k_fold.split(data): X_train, X_test = data[train_index], data[test_index] y_train, y_test = target[train_index], target[test_index] # 在这里使用LVQ算法进行训练和测试 ``` 综上所述，train_test_split和k_fold都是用于数据集划分的方法，但train_test_split是按比例随机选取训练集和测试集，而k-fold是将数据集划分为k个子集进行交叉验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据集划分train_test_split\交叉验证Cross-validation](https://blog.csdn.net/u010986753/article/details/98069124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [手搓函数，实现train_test_split一样的数据集划分](https://blog.csdn.net/ouyang_xiaogan/article/details/123279970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [lvq.rar_5-fold_The Fold_k fold_k fold cross_lvq](https://download.csdn.net/download/weixin_42665255/86613035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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Feature selection methods for machine learning algorithms such as ... The SVM_CV is for the k-fold cross-validation of SVR. All the programs are flexible and could be implemented by the users themselves.

fold_r.remove('f'+str(k_fold_test))什么意思

这段代码的含义是从 fold_r 列表中移除字符串 'f' 和 k_fold_test 变量组成的字符串。具体来说，'f' str(k_fold_test) 表示将 k_fold_test 变量转换为字符串并且在其前面添加字符 'f'，最后得到的字符串就是 'f' ...

for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)

这段代码是一个 k-fold 交叉验证的过程，用于评估分类器在不同 k 值下的准确率。其中，k_choices 是一个包含不同 k 值的列表，k_to_accuracies 是一个字典，用于存储每个 k 值对应的准确率列表。 在每个 k 值的循环...

class MainLoop(MainLoopBase): def __init__(self, cv, config): """ Initializer. :param cv: The cv fold. 0, 1, 2 for CV; 'train_all' for training on whole dataset. :param config: config dictionary """ super().__init__() self.use_mixed_precision = True if self.use_mixed_precision: policy = mixed_precision.Policy('mixed_float16') mixed_precision.set_policy(policy) self.cv = cv self.config = config self.batch_size = 1 self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first'

在初始化方法中，它接受两个参数cv和config。cv表示交叉验证的折数，可以是0、1、2来表示三折交叉验证，或者是'train_all'表示在整个数据集上进行训练。config是一个配置字典，包含了训练过程中的各种参数。 在初始...

self.extraction.progress.show_progress.called

- *2* *3* [d4_DeepLearnwP_IMDB_newswires_housePrice_Self-supervised_HoldOut_K-fold_L2_dropout_overfit_TP_metric](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/106755312)[target="_blank" data-...

分析这段代码get_k_fold_data(k, i, X, y):

这段代码的作用是将数据集 X 和标签 y 分成 k 份，其中第 i 份作为验证集，其余 k-1 份作为训练集，并返回这些数据集。 具体分析如下： 1. 首先计算每一份数据集的大小，即 n = len(X) // k，表示每份数据集中样本...

解释一下这段代码： def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() self.weights = './yolov5s.pt' self.current_weight = './yolov5s.pt' self.source = '0' self.conf_thres = 0.25 self.iou_thres = 0.45 self.jump_out = False # jump out of the loop self.is_continue = True # continue/pause self.percent_length = 1000 # progress bar self.rate_check = True # Whether to enable delay self.rate = 100 self.save_fold = './result'

- current_weight：表示当前使用的模型权重文件的路径，默认为'./yolov5s.pt'，即与weights相同。 - source：表示输入源的路径或者摄像头的编号，默认为'0'，即使用默认的摄像头。 - conf_thres：表示...

编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

def KfoldSplit(n_sample, k, random_state=None): if random_state is not None: np.random.seed(random_state) indices = np.arange(n_sample) np.random.shuffle(indices) fold_size = n_sample // k folds...

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

然后创建一个1D卷积层，输入通道数为fold_div*fold，输出通道数也为fold_div*fold，卷积核大小为3，padding为1，groups为fold_div*fold，表示每个fold内的通道共享卷积核，bias为False，表示不使用偏置。 如果mode...

python编程实现不用sklearn 编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

这段代码实现了 k 折随机划分，其中 n_sample 是样本总数，k 是 fold 的个数，random_state 是随机种子。该函数会返回一个列表，其中的每个元素是一个 fold 的样本 index，你可以根据返回值去处理训练集和测试集的...

self.thread = (MyThread(self.fold_upload, flag, client_path, server_path) if flag == 0 else MyThread(self.fold_download, flag, client_path, server_path)) self.thread.stop_sig.connect(self.start_transfer_tasks)

创建线程对象的过程中，需要传入参数 self.fold_upload 或 self.fold_download，这两个方法分别执行上传或下载操作。最后，将线程的 stop_sig 信号连接到 self.start_transfer_tasks 方法中。这段代码的作用...

在以下这段代码后面继续添加输出测试集、训练集AUC、f1_score、准确率的代码：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.1 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) ...

修改这段代码，使得输出训练集结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_...

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你好，这是一个加载 PyTorch 模型的代码，它的作用是将保存在 "../checkpoint/unet_depth=2_fold_1_dice_348055.pth" 文件中的模型参数加载到模型中。具体来说，它使用 PyTorch 的 load_state_dict() 函数将模型参数...

svm_grid = GridSearchCV(svm_classifier, svm_params, cv=5)

cv=5 表示使用5折交叉验证（k-fold CV），即将数据集分为5个子集，每次用其中4个子集训练模型，剩余1个子集测试，重复5次，取平均性能作为最终评估结果。这样可以避免过拟合，并得到更稳健的模型性能估计。 相关...

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全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统，主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写，使用了C++标准库，包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构，如CityType、TrafficNode和VNode，用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义，以及相关的数据成员，如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中，核心的知识点包括： 1. **数据结构设计**： - 定义了`CityType`为short int类型，用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息，包括班次名称（`name`）、起止时间（原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`）、运行时间（`Time`）、目的地城市编号（`EndCity`）和票价（`Cost`）。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点，包含了城市编号（`city`）、火车班次数（`TrainNum`）、航班班次数（`FlightNum`）以及两个`TrafficNodeDat`数组，分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点，包含城市编号（`City`）和交通班次号（`TraNo`）。 2. **数组和变量声明**： - `CityName`数组用于存储每个城市的名称，按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息，下标对应城市编号。 3. **算法与功能**： - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径，因为有`MinTime`和`StartTime`变量，这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数，其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**： - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量，如城市节点的最大数量（`MAX_VERTEX_NUM`）、字符串的最大长度（`MAX_STRING_NUM`）和交通班次的最大数量（`MAX_TRAFFIC_NUM`）。 - `using namespace std`导入标准命名空间，方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**： - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯，这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序，方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能，涉及城市节点管理、交通班次存储和查询，以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法，用户可以查询不同城市间的交通信息，并获取最优路径建议。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依