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def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

时间: 2024-03-06 11:46:58 浏览: 168
如果你正在使用Keras的Sequential模型，那么你需要使用predict()方法获取模型的预测结果，如下所示： ```python import numpy as np # 假设你的模型是一个Sequential对象，名为model predictions = model.predict(x_val) predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1) truelabel = np.argmax(y_val, axis=1) # 将one-hot编码转化为标签形式 conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np.max(truelabel) + 1)) ``` 这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions，然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时，使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式，并保存在truelabel中。接下来，使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵，并将其保存在conf_mat中。最后，使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是，classes参数应该是类别的列表，而不是类别标签的数组。
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# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='...
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plot_cv_predict.zip_cross_val_predict_plot(cv._predict-python_预测

plot(cv.Predict)部分可能是指sklearn.model_selection.cross_val_predict的结果与matplotlib.pyplot.plot函数的结合，用于绘制预测值与真实值的关系图。这可以帮助我们直观地看出模型的预测效果，例如，通过...

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

import shap import matplotlib.pyplot as plt # 选择需要绘制的模型 model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap....shap.summary_plot(shap_values, x, plot_type="bar") # 显示图像 plt.show()

print(minist_model.history) Loss = minist_model.history['loss']val_loss = minist_model.history['val_loss'] accuracy = minist_model.historyl'accuracy']val_accuracy = minist_model.history['val_accuracy']print(loss) def draw_loss(loss, al_loss):

def draw_loss(loss, val_loss): epochs = range(1, len(loss) + 1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and...

请问这段代码如何给目标函数加入约束：8-x[0]-2*x[1]>=0:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt # 定义目标函数 def objective_function(x): return x[0]-x[1]-x[2]-x[0]*x[2]+x[0]*x[3]+x[1]*x[2]-x[1]*x[3] # 生成训练数据 num_samples = 1000 X_train = np.random.random((num_samples, 4)) y_train = np.array([objective_function(x) for x in X_train]) # 划分训练集和验证集 split_ratio = 0.8 split_index = int(num_samples * split_ratio) X_val = X_train[split_index:] y_val = y_train[split_index:] X_train = X_train[:split_index] y_train = y_train[:split_index] # 构建神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(4,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(), loss='mean_squared_error') # 设置保存模型的路径 model_path = "model.h5" # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32) # 保存模型 model.save(model_path) print("模型已保存") # 加载模型 loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_path) print("模型已加载") # 使用模型预测最小值 a =np.random.uniform(0,5,size=4) X_test=np.array([a]) y_pred = loaded_model.predict(X_test) print("随机取样点",X_test) print("最小值：", y_pred[0]) # 可视化训练过程 plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show()

y_train.append(objective_function(x)) X_train = np.array(X_train) y_train = np.array(y_train) 这样，生成的训练数据集就满足约束条件了。之后的训练、验证和预测过程可以保持不变。 注意：在实际应用中...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据集 data = pd.read_csv('img_16_10k.txt') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 将标签进行one-hot编码 n_classes = len(np.unique(y)) y = np.eye(n_classes)[y] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.1) # 搭建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(n_classes, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 epochs = 50 batch_size = 32 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val)) # 绘制损失值变化图像和准确率变化图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.show() plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show()从绘制的可视化途中看得出预测的模型过拟合，帮我重新优化模型，处理过拟合问题

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val)) # 绘制损失值变化图像和准确率变化图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history....

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

应该是 validation_data=(x_val, y_val)，而不是 validation_data=[x_val, y_val]。 3. 在使用 Sequential 模型时，需要指定输入的维度。这里应该是 model.add(Dense(10000, activation='sigmoid', input_...

for x, y in val_data_multi.take(3): multi_step_plot(x[0], y[0], multi_step_model.predict(x)[0])

其中 x[0] 表示输入序列，y[0] 表示对应的目标序列，multi_step_model.predict(x)[0] 表示使用 multi_step_model 模型对输入序列进行预测得到的输出序列。multi_step_plot() 函数用于绘制输入序列、目标序列和预测...

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

def compile_train(model, X_train, y_train, X_val, y_val, deep=True): if deep: model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train,...
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Plot a simple circle

import numpy as np # b = np.load("train_od_3936_109_109.npy") # print(b) c = np.load("X_od.npy") D = np.load("Y_od.npy") print(c.shape) print(D.shape) max=np.max(c) train_x=c[0:1000]/max train_y=D[0:1000]/max val_x=c[1000:1150]/max val_y=D[1000:1150]/max test_x=c[1150:]/max twst_y=D[1150:] print(train_x.shape) # print(D.shape) print(val_x.shape) # print(D.shape) print(test_x.shape) # print(D.shape) from keras.layers import Dense, LSTM, ConvLSTM2D, Dropout, Reshape from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',input_shape=(5, 109, 109, 1))) # model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1)) # 在Dense层中，输出维度应该是(109, 109, 1)，而不是1 model.add(Reshape((109, 109))) # 在Reshape层中，输出维度应该是(109, 109)而不是(5, 109, 109)。 model.summary() model.compile(optimizer='adam', loss='mse') history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False)该段程序怎么改为以LSTM神经网络模型的地铁客流预测和预测结果可视化代码

val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x+1) + 3 # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()修改这段代码使卷积神经网络模型可视化

y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show() 修改后的代码可将卷积神经网络模型保存为 model.png 文件，并显示模型结构。

batch_size = 32 num_classes = 2 epochs = 3 model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(25653,))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model.summary() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(), metrics=['accuracy']) #模型训练 #verbose:z history = model.fit(X_train,y_train1, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test1)) #模型打分 score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) 编写一个代码 对上述模型调参并绘制正确率变化 损失图 正确率图和损失图横排放置

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model.summary() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(lr=0.001), metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_...
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根据提供的文件信息，我们可以了解到以下几点关键的知识点： ### 标题：“qqhelp” 1. **项目类型**: 标题“qqhelp”暗示这是一个与QQ相关的帮助工具或项目。QQ是中国流行的即时通讯软件，因此这个标题表明项目可能提供了对QQ客户端功能的辅助或扩展。 2. **用途**: “help”表明此项目的主要目的是提供帮助或解决问题。由于它提到了QQ，并且涉及“autosend/reply”功能，我们可以推测该项目可能用于自动化发送消息回复，或提供某种形式的自动回复机制。 ### 描述：“I put it to my web, but nobody sendmessage to got the source, now I public it. it supply qq,ticq autosend/reply ,full sourcecode use it as you like” 1. **发布情况**: 描述提到该项目原先被放置在某人的网站上，并且没有收到请求源代码的消息。这可能意味着项目不够知名或者需求不高。现在作者决定公开发布，这可能是因为希望项目能够被更多人了解和使用，或是出于开源共享的精神。 2. **功能特性**: 提到的“autosend/reply”表明该项目能够实现自动发送和回复消息。这种功能对于需要进行批量或定时消息沟通的应用场景非常有用，例如客户服务、自动化的营销通知等。 3. **代码可用性**: 作者指出提供了“full sourcecode”，意味着源代码完全开放，用户可以自由使用，无论是查看、学习还是修改，用户都有很大的灵活性。这对于希望学习编程或者有特定需求的开发者来说是一个很大的优势。 ### 标签：“综合系统类” 1. **项目分类**: 标签“综合系统类”表明这个项目可能是一个多功能的集成系统，它可能不仅限于QQ相关的功能，还可能包含了其他类型的综合服务或特性。 2. **技术范畴**: 这个标签可能表明该项目的技术实现比较全面，可能涉及到了多个技术栈或者系统集成的知识点，例如消息处理、网络编程、自动化处理等。 ### 压缩包子文件的文件名称列表： 1. **Unit1.dfm**: 这是一个Delphi或Object Pascal语言的窗体定义文件，用于定义应用程序中的用户界面布局。DFM文件通常用于存储组件的属性和位置信息，使得开发者可以快速地进行用户界面的设计和调整。 2. **qqhelp.dpr**: DPR是Delphi项目文件的扩展名，包含了Delphi项目的核心设置，如程序入口、使用的单元（Units）等。这个文件是编译和构建Delphi项目的起点，它能够帮助开发者了解项目的组织结构和编译指令。 3. **Unit1.pas**: PAS是Delphi或Object Pascal语言的源代码文件。这个文件可能包含了与QQ帮助工具相关的核心逻辑代码，例如处理自动发送和回复消息的算法等。 4. **readme.txt**: 这是一个常见的文本文件，包含项目的基本说明和使用指导，帮助用户了解如何获取、安装、运行和定制该项目。README文件通常是用户与项目首次交互时首先阅读的文件，因此它对于一个开源项目的用户友好度有着重要影响。 通过以上分析，我们可以看出“qqhelp”项目是一个针对QQ通讯工具的自动化消息发送与回复的辅助工具。项目包含完整的源代码，用户可以根据自己的需要进行查看、修改和使用。它可能包含Delphi语言编写的窗体界面和后端逻辑代码，具有一定的综合系统特性。项目作者出于某种原因将其开源，希望能够得到更广泛的使用和反馈。
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