代码解释 data_dict[tag] = (np.array(data), np.array(time_axis))
时间: 2024-06-06 17:08:11 浏览: 18
这行代码将一个元组`(np.array(data), np.array(time_axis))`作为值,以标签`tag`作为键,添加到`data_dict`字典中。
其中,`np.array(data)`和`np.array(time_axis)`分别用于将列表`data`和`time_axis`转换为NumPy数组。这意味着字典`data_dict`的值将是一个元组,其中第一个元素是一个包含数据的NumPy数组,第二个元素是一个包含时间轴的NumPy数组。
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x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)
这段代码的作用是将`midi_list`列表中的所有键值对转换为神经网络的输入格式。具体来说,它将每个键值对转换为一个二维数组,其中每行表示一个音符,每列表示一个持续时间。对于每个键值对,它还将其对应的偏移量记录在`x_offset`列表中。
在代码的第一部分中,它遍历`midi_list`中的每个键值对,并按照键的顺序将其排序。然后,它遍历排序后的键,并将其转换为一个二维数组。对于每个音符,它使用`total_keys`和`duration_keys`中的索引来确定其在数组中的位置,并将该位置的值设置为1。如果一个音符在该键值对中没有出现,则该位置的值为0。对于每个键值对,它还将持续时间为0的音符设置为1,以使这些音符可以被正确地处理。
在代码的第二部分中,它使用`x_offset`列表中的偏移量将每个键值对与其之前的键值对分开。然后,它将`x_note`和`x_offset`转换为NumPy数组,并将它们保存在`.npy`文件中。最后,它将`total_keys`、`offset_keys`和`duration_keys`保存为`.npy`文件,以便在模型训练过程中使用。
修改完善下列代码,得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告,三分类的每一类的平均每一折的混淆矩阵,平均每一折的“micro”和“macro”auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)
这是一个使用gcForest进行分类的代码,需要补充一些内容才能完成您的要求。
首先,您需要导入必要的库:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score, roc_curve
import numpy as np
from gcforest.gcforest import GCForest
from gcforest.utils.config_utils import load_json, get_config
```
然后,您需要定义一个函数,该函数将返回每一折的分类报告,混淆矩阵,micro和macro auc值,以及roc曲线。
```python
def evaluate_model(X_train, y_train, X_test, y_test):
# apply the same scaler to both sets of data
min_max_scaler = MinMaxScaler()
X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
X_test = min_max_scaler.transform(X_test)
# train gcForest
config = get_config()
tree = GCForest(config)
tree.fit(X_train, y_train)
# predict on test set
y_pred = tree.predict(X_test)
# calculate classification report and confusion matrix for each class
class_names = np.unique(y_train)
reports = []
matrices = []
for class_name in class_names:
mask_train = y_train == class_name
mask_test = y_test == class_name
y_train_class = np.zeros_like(y_train)
y_train_class[mask_train] = 1
y_test_class = np.zeros_like(y_test)
y_test_class[mask_test] = 1
y_pred_class = np.zeros_like(y_pred)
y_pred_class[y_pred == class_name] = 1
reports.append(classification_report(y_test_class, y_pred_class))
matrices.append(confusion_matrix(y_test_class, y_pred_class))
# calculate micro and macro AUC
y_scores = tree.predict_proba(X_test)
micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='micro')
macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro')
# calculate ROC curve
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(len(class_names)):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test_class[:, i], y_scores[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# return evaluation results
return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc
```
最后,您需要将数据分成10折,依次对每一折进行评估,并计算平均值。
```python
# load data
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')
# split data into 10 folds
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
reports_list = []
matrices_list = []
micro_auc_list = []
macro_auc_list = []
fpr_list = []
tpr_list = []
roc_auc_list = []
for train_id, test_id in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_id], X[test_id]
y_train, y_test = y[train_id], y[test_id]
reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc = evaluate_model(X_train, y_train, X_test, y_test)
reports_list.append(reports)
matrices_list.append(matrices)
micro_auc_list.append(micro_auc)
macro_auc_list.append(macro_auc)
fpr_list.append(fpr)
tpr_list.append(tpr)
roc_auc_list.append(roc_auc)
# calculate average evaluation results
reports_avg = np.mean(reports_list, axis=0)
matrices_avg = np.mean(matrices_list, axis=0)
micro_auc_avg = np.mean(micro_auc_list)
macro_auc_avg = np.mean(macro_auc_list)
fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0)
tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0)
roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)
```
请注意,上面的代码是示例代码,需要根据您的数据进行适当修改。
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