我正在尝试创建一个与MSE完全相同的自定义损失函数,只是它不会计算真值为0(或低于某个阈值)的预测。我的想法是使用np.nan来忽略和不计算这些预测,然而,我的两种寻找均方误差的方法都不适用于np.nan的方法。 import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
a = np.random.normal(size=(4,4))
b = np.random.normal(size=(4,4))
##### METHOD 1
# Find initial MSE
difference_array = np.
我有一个数据框架(datos),其中有八列和2006年的观察结果:
从这些列中,我希望使用Pcp_Estacion库的MSE函数计算MLmetrics和Pcp_Chirps的MSE,但我希望计算每个站点和每个月的MSE,以获得每个月和每个气象站的数据框架,在示例中,我计算了我7月份拥有的5个气象站的MSE。
# load libraries
library(tidyverse);
library(dplyr);
library(Metrics);
library(MLmetrics);
# See the first 10 data
dput(head(datos, 10))
我是回归的新手,我用matlab编写了一个非常简单的代码,它使用lasso函数,看看我是否理解lasso的MSE是如何计算的。但我得到的mse与lasso的输出不同。我可能错过了什么,如果这里有人能告诉我哪里错了,我会很感激的。在计算MSE时,我使用了以下链接中的公式:
这是我写的matlab代码:
clear;
close all;
clc;
% Checking lasso MSE from this link:
% https://www.mathworks.com/help/stats/lasso.html
n = 10;
p = 3;
X = 20*rand(n,p);
m
我正在尝试对来自lasso2包的前列腺癌数据运行不同的回归模型。当我使用Lasso时,我看到了两种不同的方法来计算均方误差。但是它们确实给出了完全不同的结果,所以我想知道我是否做错了什么,或者这仅仅意味着一种方法比另一种方法更好?
# Needs the following R packages.
library(lasso2)
library(glmnet)
# Gets the prostate cancer dataset
data(Prostate)
# Defines the Mean Square Error function
mse = function(x,y) { me
我使用以下代码:
import numpy as np
import math
import keras
from keras.models import Model, Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation
from keras import regularizers
from keras import backend as K
a=1
def my_regularizer(inputs):
means=K.mean((inputs),axis=1)
return a*K.sum(means
我在tensorflow中编写了一个回归梯度更新过程。使用"tf.assign“随机初始化θ并计算更新梯度。另外,我每100次迭代就打印出MSE值。但是,在迭代之后,我没有看到MSE数减少。请告诉我为什么它没有逐渐减少?我下面的代码有什么问题吗?
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
housing = fetch_california_housing()
m, n = housi
我是Octave的一个完全的初学者!我正在努力找出数组mse_array的最小值。我一直收到这样的错误:“下标索引必须是小于2^31的正整数或逻辑值”。
有人能帮帮我吗?下面是我的代码:
function randomLines(data1, data2)
mse_array = []
A = rand(2,10)*100
for i = columns(A)
max = A (1, i)
min = A (2, i)
m = (max-min)/0.16
p = [m min];
array_function_values = polyval(p,
关于我的项目的一些背景:我打算研究关于子弹的各种参数,以及它们如何影响弹丸的弹道系数(即子弹性能)。我有不同的参数,如重量,口径,截面密度等。我觉得我做错了这些;我只是在阅读教程,并应用我认为在我的项目中可能有用和相关的东西。
我的回归模型的输出在我看来有点不对劲;在我的程序的model.fit()部分中,经过训练的模型不断地将0.0201输出为MSE。
此外,model.predict(X)似乎具有100%的准确性,然而,这似乎不正确;我从描述Keras模型的教程中借用了一些代码来显示模型输出,同时显示预期的输出。
这是构建模型并对其进行训练的程序
import numpy as np
im