在Python中,我运行代码来定义一个函数。第一部分看起来运行正常,但第二部分抛出了一个'name not defined‘错误。这是代码;`#这部分运行得很好。
def modelfit(alg, dtrain, predictors, performCV=True, printFeatureImportance=True, cv_folds=5):
#Fit the algorithm on the data
alg.fit(dtrainpredictors,dtrain‘’Target‘)#下面的部分是抛出错误的地方
# Predict training set:
dt
以下是我的开始代码:
import numpy as np
创建predict()函数,接受预测概率列表和阈值
def predict(predict_prob,thresh):
pred = []
for i in range(len(predict_prob)):
if predict_prob[i] >= thresh:
pred.append(1)
else:
pred.append(0)
return pred
我想做的是:
调用predict()函数,使用这些变量计
Simulink有一个名为"Matlab函数“的模块,它允许您在Simulink流程图中创建自定义函数。
在Simulink Matlab功能模块中实现了一个简单的函数。我的函数包含了对Matlab内置rms()的调用。当我运行Simulink模型时,会得到以下错误:
The function 'rms' not supported for standalone code generation
如果在Simulink模型中从Matlab函数中删除rms,误差就会消失,模型将完美无缺地运行。
问题:
在Simulink中是否有一种使用Matlab的rms 的方法?
我将更详细地研究Mahout in Action中的一些代码示例。我已经构建了一个小测试,用于计算应用于我的数据的各种算法的RMS。
当然,多个参数会影响RMS,但我不理解在运行评估时生成的"unable to recommend in ... cases“消息。
看看StatsCallable.java,这是在评估者遇到NaN响应时生成的;可能训练集中的数据或用户的偏好不足以提供推荐。
看起来RMS分数不会受到大量“无法推荐”案例的影响。这个假设是正确的吗?我是否应该不仅在RMS上评估我的算法,还应该评估“无法推荐”的案例与我的整体训练集的比率?
如果有任何反馈,我将不胜感激。
当我在R包vars中使用var模型时,我可以使用函数predict来预测模型。
例如
z = VAR(x, p = 1, type = "const")
pred_y = predict(y, n = 1)
但是当我使用SVAR函数时,predict会抛出一个错误
z = VAR(x, p = 1, type = "const")
y = SVAR(z,Amat = amat,Bmat = NULL)
predict(y)
is.constant(y)中的错误:
(列表)不能强迫对象键入“double”
我该如何解决这个问题?
我指的是这篇文章: alternative to sample function with varying sampling range 我想测量一个具有可变采样频率的RMS值(或平均值),我可以将其作为输入信号输入。 建议的方式几乎符合我的需求,如下所示: model RMS
constant Real f_max = 2*2*asin(1.0);
constant Real f = 1+abs(2*asin(time));
Real signal = sin(time);
Real rms = if time < f then (if time < 1e-10
我对神经网络很陌生,所以请原谅任何愚蠢的问题。我在处理天气数据集。这里我用露点,湿度,WindDirection,WindSpeed来预测温度。我读过几篇关于这方面的论文,所以我对我的own.At做了一项研究,首先我用4000个观测来训练模型,然后尝试预测接下来的50个温度点。
这是我的全部代码。
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
im