在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...接下来，我们将探索列表理解，提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后，我们将研究如何使用集合模块中的计数器，它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。...结论 总之，计算列表中唯一值的任务是 Python 编程中的常见要求。在本文中，我们研究了四种不同的方法来实现这一目标：利用集合、使用字典、利用列表理解和使用集合模块中的计数器。
在开发中，我们经常需要获取用户在表单中输入的数据，然后进行处理或提交到服务器。今天我们就来聊一聊，如何用JavaScript获取HTML表单中的值。...使用 FormData 构造函数 FormData 是一个非常方便的工具，它可以把表单中的所有数据打包成键值对的形式。...const formData = new FormData(form)：FormData对象会自动读取表单中的所有输入字段，并将其封装成键值对的形式。...formData.entries()：这个方法返回一个包含所有键值对的可迭代对象。我们可以用for...of循环来遍历它们，并输出每个字段的名称和值。...，特别适合在现代Web开发中使用。
这个指标在计算时，先对真实值与预测值的距离（橙色线段长度）求和，再取平均值。...：真实值 ：数据量 平均绝对误差可以准确地反映实际预测误差的大小，但是，MAE 有个致命的缺点。...二、平均绝对百分误差 Mean Absolute Percentage Error，MAPE 为了解决以上问题，**平均绝对百分误差 **对 MAE 改进后，通过计算真实值与预测的误差百分比避免了数据范围大小的影响...该指标可以用于评估回归模型的性能优劣，常用于衡量预测准确性指标，一般 MAPE 的模型。...这个指标在计算时，先对真实值与预测值的距离平方（橙色面积）后求和，再取平均值。
print('Root Mean Squared Error:', rmse)2.4 平均绝对百分比误差（MAPE）平均绝对百分比误差（MAPE）是一个衡量预测准确性的指标，它通过计算预测值与实际值之间差异的百分比...Scikit learn 没有 MAPE 函数，但我们可以使用以下方法自己计算：# 定义一个函数来计算平均绝对百分比误差（MAPE）def mape(y_true, y_pred): # 计算真实值与预测值之间的绝对差异...("MAPE:", mape_value) # 修正语法错误2.5 R 平方（决定系数） R平方衡量了模型预测值与实际值之间的一致性，通过计算模型能解释的目标变量方差的比例来评估。...具体来说，R平方的计算公式如下：y_mean是实际值的平均值。y_pred是预测值。y_test是实际值。R平方的取值介于0到1之间，其中值越接近1意味着模型的预测能力越强。...在 Python 中，使用 scikit-learn：from sklearn.metrics import r2_score # 使用r2_score函数计算真实值y_true和预测值y_pred之间的
为第i个样本预测为1的概率。 对数损失在多分类问题中也可以使用，其计算公式为： ? 其中，N为样本数，C为类别数， ? 表示第i个样本的类别为j， ? 为第i个样本属于类别j的概率。...如果MAPE=10，这表明预测平均偏离真实值10%。 由于MAPE计算与量纲无关，因此在特定场景下不同问题具有一定可比性。不过MAPE的缺点也比较明显，在 ? 处无定义。...另外需要注意的是，MAPE对负值误差的惩罚大于正值误差，比如预测一个酒店消费是200元，真实值是150元的会比真实值是250的MAPE大。...RMSLE对预测值偏小的样本惩罚比预测值偏大的样本惩罚更大，比如一个酒店消费均价是200元，预测成150元的惩罚会比预测成250的大。 R2 R2（R-Square）的公式为： ?...R2用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，一般取值范围是 0~1，R2越接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归线与各观测点越接近,用x的变化来解释y值变差的部分就越多,回归的拟合程度就越好
原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的均值 R2 判定系数 一般来说，R2在0到1的闭区间上取值，但在实验中，有时会遇到R2为inf（无穷大）的情况，这时我们会用到R2的计算公式...在线性拟合中可以通过拟合结果和实测值得相关系数来反应拟合结果和实测结果线性相关度。但是如果本来就用的非线性拟合（多项式、曲线），那这个指标对于评估拟合没有任何意义。 ? 表示原回归值， ?...表示原回归值的平均值， ? 表示预测回归值 总平方和，表示变量 ? 相对于中心 ? 的异动;它表征了观测数据总的波动程度 ? 回归平方和，表示估计值 ? 相对于中心 ?...当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。...MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error）MAE虽能较好衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在导致函数不光滑，在某些点上不能求导，可以考虑将绝对值改为残差的平方，这就是均方误差。
首先，我们知道 HashMap 的底层实现是开放地址法 + 链地址法的方式来实现。 ? 即数组 + 链表的实现方式，通过计算哈希值，找到数组对应的位置，如果已存在元素，就加到这个位置的链表上。...这个数组大小一定是 2 的 n 次方，因为找到数组对应的位置需要通过取余计算，取余计算是一个很耗费性能的计算，而对 2 的 n 次方取余就是对 2 的 n 次方减一取与运算。...所以保持数组大小为 2 的 n 次方，这样就可以保证计算位置高效。 那么这个哈希值究竟是怎么计算的呢？假设就是用 Key 的哈希值直接计算。...0110 1101 如果直接使用数组默认大小，取余之后 key1 与 key2 就会到数组同一个下标。...由于数组是从小到达扩容的，为了优化高位被忽略这个问题，HashMap 源码中对于计算哈希值做了优化，采用高位16位组成的数字与源哈希值取异或而生成的哈希值作为用来计算 HashMap 的数组位置的哈希值
设N为样本数量， 为实际值， 为预测值，那么 MAE 的定义如下 由 MAE 衍生可以得到： Mean Absolute Pencentage Error (MAPE，平均绝对百分比误差)，相当于加权版的...从 MAPE 公式中可以看出有个明显的 bug——当实际值 为 0 时就会得到无穷大值(实际值 的绝对值MAPE一般用于实际值不会为 0 的情形。...0 3 R²系列 R²(R squared, Coefficient of determination)，中文翻译为“决定系数”或者“拟合优度”，反映的是预测值对实际值的解释程度。...公式中P表示回归模型中变量(特征)的个数。 和R²计算方式很相近的另一个指标是Explained Variance Score. 设 ，则有 综上，在选用评价指标时，需要考虑 1....数据中是否有0 ，如果有0值就不能用MPE、MAPE之类的指标； 2. 数据的分布如何 ，如果是长尾分布可以选择带对数变换的指标，中位数指标比平均数指标更好； 3.
预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的实际美国GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。 首先，我们加载数据并执行必要的转换。...我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图3所示。...预测实际波动 作为另一个演示，我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi（2009）提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。...函数hAhr_test需要大量的计算时间，尤其是对于滞后数量较大的模型，因此我们仅在第二步进行计算，并且限制了滞后次数的选择。...我们可以使用具有1000个观测值窗口的滚动预测来研究两个模型的预测性能。为了进行比较，我们还计算了无限制AR（20）模型的预测。
那么给他的订单准确性评分满分显然是不合适的，如何更加公正的评分呢？ 一个办法是引入另外的指标，此处可以是售罄率，相关系数得分和售罄率得分分别赋予合适的权重，得到总分。...1-销量与预测销量相减的绝对值的和除以总销量。...对于服装业，假设截止时间售罄率目标是70%，订单100，预测销量就是70，然后套入公式进行计算。...在Excel手工计算，|X-Y|为： E2=ABS(D2-ROUND(C2*0.7,0)) MAPE值为： H2=SUMIF(A:A,G2,E:E)/SUMIF(A:A,G2,D:D) 对应的1-...MAPE值也可得出。
编译|王婧 校对|丁一 前言 云计算正逐步成为适用于超出笔记本或台式机处理能力的问题或数据的一种自然延伸。然而，对于完全没有基础的初学者来说，学习使用云计算平台会显得比实际更难。...在本文中，我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念，它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略，你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。...但是不用担心，你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程？”...如何在云端使用R语言编程？...如何在云端使用RStudio来进行R编程？ 1.通过sudo yuminstall R安装R 2.将RStudio服务器下载到你的虚拟机上，并安装RStudio服务器。
我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图所示。要指定midas_r函数的模型，我们以下等效形式重写它： ? ?...预测实际波动 作为另一个演示，我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi（2009）提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。实现波动率的异质自回归模型（HAR-RV）定义为 ? ?...函数hAhr_test需要大量的计算时间，尤其是对于滞后阶数较大的模型，因此我们仅在第二步进行计算，并且限制了滞后 restriction test 的选择。...我们可以使用具有1000个观测值窗口的滚动预测来研究两个模型的预测性能。为了进行比较，我们还计算了无限制AR（20）模型的预测。...Andreou E，Ghysels E，Kourtellos A（2011）。“混合频率数据的预测。”
在这种情况下，我们需要一个相对误差度量，并使用平均绝对百分比误差，它报告相对于实际值的误差。...然而，气泡水的实际值越大，可见比较就会产生偏差。实际上，预测模型对气泡水的效果比冰淇淋更好，正如MAPE值报告的那样，气泡水为0.191，冰淇淋为0.369。...当我们通过MAPE值来比较牛奶和冰淇淋的预测模型的准确性时，冰淇淋销量中的小值使得冰淇淋的预测模型看起来比牛奶的预测模型差得离谱。...为了衡量线性回归模型的拟合度，我们使用r方。 ? 图5.r方表示模型所解释的目标列(教育年限)的方差。根据模型的r平方值，0.76，获得文献解释了受教育年限中76%的方差。...五个数字评分指标的总结 上面介绍的数字评分指标如图6所示。列出了这些指标以及用于计算它们的公式以及每个指标的一些关键属性。在公式中，yi为实际值，f（xi）为预测值。 ?
由公式可以看出，MAPE 用每个误差值除以实际值，所以会产生倾斜：若某个时刻的实际值很低，而误差很大，就会对 MAPE 的值产生很大影响。...MAPE/MAE 混淆 —— 很多人会使用 MAE 的公式，却把它当成 MAPE。很多人会对此存在混淆。当我和别人讨论预测误差时，我会要求其明确解释预测误差是如何计算的，以免发生混淆。...实际上，许多算法（特别是机器学习算法）都是基于均方误差的（MSE，Mean Squared Error）： ? MSE 被许多算法使用，因为它计算速度快，且比 RMSE 更容易操作。...我们可以简单认为，MAPE 会优先给出较低的预测值，因为当实际值比较低时，预测误差会被分配较高的权重。...可能发生的是，实际值中存在一些峰值，导致整体分布产生偏移。这些偏移的分布在供应链行业常常发生，因为定期的促销活动或客户的批量采购。这会使实际的中位值比平均数低，如下图所示： ?
如何选择 K 值？ Kvalue 表示最近邻的计数。我们必须计算测试点和训练过的标签点之间的距离。每次迭代更新距离度量的计算成本很高，这就是为什么 K近邻 是一种惰性学习算法。...那么如何选择最优的K值呢？ 没有预先定义的统计方法来找到最有利的 K 值。 初始化一个随机的 K 值并开始计算。 选择较小的 K 值会导致决策边界不稳定。...最受欢迎的应用是将其用于分类问题。现在，使用r软件包，可以在任何回归任务应用KNN。这项研究的目的是说明不同的预测工具，对其进行比较并分析预测的行为。...9.最终模型：COVID-19之前 现在，我们使用直到2月的数据来预测3月和4月的值，然后将预测价格与实际价格进行比较，以检查是否由于COVID-19可以归因于任何重大影响。...，3月和4月期间，Google股票的实际价值通常比预测值要高一些。
p=35914 分析师：Miaoqiao Wang 当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性，而实际实验中，不一定每次实验都拥有足够大的样本...本文将通过视频讲解，展示如何在R语言中应用SVR模型进行水位预测，并结合一个R语言支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。...正常情况下，传统的回归模型是根据模型的输出值与真实值之间的离差来计算损失的，只有输出值与真实值完全相同，损失才为0。...而支持向量回归不同，我们能够允许的输出值与真实值之间有s，于是以E为中心，构造了一个宽度为2s的间隔带，样本点落入间隔带，则认为预测是正确的。...本文使用的是2020年1月至2月的大汾水流域水位数据，于是我们利用后面十天以及一个月的数据来于模型预测值进行比较，来检验模型效果。
如果你仔细观察，你会发现每一天的预测（红叉）仅仅是前一天的值（绿叉）。 ? 3、移动平均线 在移动平均法中，预测值将是前N个值的平均值。这意味着我们将当前复权收盘价设置为前N天复权收盘价的平均值。...下图展示了验证集上实际值和预测值之间的RMSE，对于不同的N值，我们将使用N=2，因为它给出了最低的RMSE。 ?...下图是N=5的一个例子。实际复权收盘价显示为深蓝色的十字，我们想要预测第6天的值（黄色方块）。我们将通过前5个实际值拟合一条线性回归线（浅蓝色线），并用它来做第6天的预测（浅蓝色圆）。...但显然这不会起作用，因为在这里我们使用从训练集计算的均值和方差来转换验证集。由于来自验证集的值远大于来自列车集的值，因此在缩放后，值仍将更大。结果是预测仍然如上所述，只是缩放了y轴上的值。...= get_mape(y_test, est) return rmse, mape, est 下图显示了验证集上实际值和预测值之间的RMSE，对于不同的N值，我们将使用N=3，因为它给出了最低的
本文作者：艾木樨 在拟合、插值、模拟预测等计算中，往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性，常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE...为计算值与实际值的绝对值的平均，它可有效避免误差相互抵消，故可更加准确反映实际预测误差的大小。 5、决定系数R方 (R-Squared) ? 为回归平方和与总离差平方和之比值。...当R-Squared越接近1时，表示计算值与实际值相关性越高；相反，越接近0时，相关性越低。 1至5中，对应参数为： ? 6、相关系数(COR) ?...为计算值与实际值协方差与两者方差乘积开根号的比值，用来两者之间的线性关系。 7、平均绝对百分误差 (MAPE) ?...为计算值与实际值的绝对值与实际值比值百分比的平均，MAPE值越小，说明计算值与实际值差别越小，计算结果越好。 8、希尔不等系数 (Theil) ?
当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。...有许多方法可以做到这一点，一般使用窗口和多步的方法，但是在使用过程中会一个常见错误。 在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，作为称为窗口的虚拟特征。...但是看一下样本测试集，我们发现了一个奇怪的问题: 在生成y9时，y8在模型中被用作输入。但是实际上我们是不知道y8的值的，我们正在预测未来的时间步骤，将未来的值也纳入其中了。...所以用前一个实例的预测值替换输入值的迭代测试集将解决问题。...在下面的代码中，生成了第一、最后和平均预测的结果，需要注意的是，这里的第一次预测是提前一个月预测，最后一次预测是提前12个月预测。
我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长 预测GDP增长 预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。...我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图所示。...预测实际波动 作为另一个演示，我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi（2009）提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。...我们可以使用具有1000个观测值窗口的滚动预测来研究两个模型的预测性能。为了进行比较，我们还计算了无限制AR（20）模型的预测。 ...Andreou E，Ghysels E，Kourtellos A（2011）。“混合频率数据的预测。”
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