python的調(diào)用函數(shù)怎么用？

注意代碼格式

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為上1000+的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站托管運(yùn)營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、鳳翔網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

python以縮進(jìn)為標(biāo)準(zhǔn) 而不是像Java 以分號分隔

函數(shù)調(diào)用需要 寫在main函數(shù)內(nèi)

仔細(xì)檢查你的代碼格式和語法

希望可以幫助你? 請采納? 謝謝

如何用 Python 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擇時模型

import math

import random

random.seed(0)

def rand(a,b): #隨機(jī)函數(shù)

return (b-a)*random.random()+a

def make_matrix(m,n,fill=0.0):#創(chuàng)建一個指定大小的矩陣

mat = []

for i in range(m):

mat.append([fill]*n)

return mat

#定義sigmoid函數(shù)和它的導(dǎo)數(shù)

def sigmoid(x):

return 1.0/(1.0+math.exp(-x))

def sigmoid_derivate(x):

return x*(1-x) #sigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)

class BPNeuralNetwork:

def __init__(self):#初始化變量

self.input_n = 0

self.hidden_n = 0

self.output_n = 0

self.input_cells = []

self.hidden_cells = []

self.output_cells = []

self.input_weights = []

self.output_weights = []

self.input_correction = []

self.output_correction = []

#三個列表維護(hù)：輸入層，隱含層，輸出層神經(jīng)元

def setup(self,ni,nh,no):

self.input_n = ni+1 #輸入層+偏置項

self.hidden_n = nh #隱含層

self.output_n = no #輸出層

#初始化神經(jīng)元

self.input_cells = [1.0]*self.input_n

self.hidden_cells= [1.0]*self.hidden_n

self.output_cells= [1.0]*self.output_n

#初始化連接邊的邊權(quán)

self.input_weights = make_matrix(self.input_n,self.hidden_n) #鄰接矩陣存邊權(quán)：輸入層-隱藏層

self.output_weights = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n) #鄰接矩陣存邊權(quán)：隱藏層-輸出層

#隨機(jī)初始化邊權(quán)：為了反向傳導(dǎo)做準(zhǔn)備---隨機(jī)初始化的目的是使對稱失效

for i in range(self.input_n):

for h in range(self.hidden_n):

self.input_weights[i][h] = rand(-0.2 , 0.2) #由輸入層第i個元素到隱藏層第j個元素的邊權(quán)為隨機(jī)值

for h in range(self.hidden_n):

for o in range(self.output_n):

self.output_weights[h][o] = rand(-2.0, 2.0) #由隱藏層第i個元素到輸出層第j個元素的邊權(quán)為隨機(jī)值

#保存校正矩陣，為了以后誤差做調(diào)整

self.input_correction = make_matrix(self.input_n , self.hidden_n)

self.output_correction = make_matrix(self.hidden_n,self.output_n)

#輸出預(yù)測值

def predict(self,inputs):

#對輸入層進(jìn)行操作轉(zhuǎn)化樣本

for i in range(self.input_n-1):

self.input_cells[i] = inputs[i] #n個樣本從0~n-1

#計算隱藏層的輸出，每個節(jié)點(diǎn)最終的輸出值就是權(quán)值*節(jié)點(diǎn)值的加權(quán)和

for j in range(self.hidden_n):

total = 0.0

for i in range(self.input_n):

total+=self.input_cells[i]*self.input_weights[i][j]

# 此處為何是先i再j，以隱含層節(jié)點(diǎn)做大循環(huán)，輸入樣本為小循環(huán)，是為了每一個隱藏節(jié)點(diǎn)計算一個輸出值，傳輸?shù)较乱粚?/p>

self.hidden_cells[j] = sigmoid(total) #此節(jié)點(diǎn)的輸出是前一層所有輸入點(diǎn)和到該點(diǎn)之間的權(quán)值加權(quán)和

for k in range(self.output_n):

total = 0.0

for j in range(self.hidden_n):

total+=self.hidden_cells[j]*self.output_weights[j][k]

self.output_cells[k] = sigmoid(total) #獲取輸出層每個元素的值

return self.output_cells[:] #最后輸出層的結(jié)果返回

#反向傳播算法：調(diào)用預(yù)測函數(shù)，根據(jù)反向傳播獲取權(quán)重后前向預(yù)測，將結(jié)果與實際結(jié)果返回比較誤差

def back_propagate(self,case,label,learn,correct):

#對輸入樣本做預(yù)測

self.predict(case) #對實例進(jìn)行預(yù)測

output_deltas = [0.0]*self.output_n #初始化矩陣

for o in range(self.output_n):

error = label[o] - self.output_cells[o] #正確結(jié)果和預(yù)測結(jié)果的誤差：0,1，-1

output_deltas[o]= sigmoid_derivate(self.output_cells[o])*error#誤差穩(wěn)定在0~1內(nèi)

#隱含層誤差

hidden_deltas = [0.0]*self.hidden_n

for h in range(self.hidden_n):

error = 0.0

for o in range(self.output_n):

error+=output_deltas[o]*self.output_weights[h][o]

hidden_deltas[h] = sigmoid_derivate(self.hidden_cells[h])*error

#反向傳播算法求W

#更新隱藏層-輸出權(quán)重

for h in range(self.hidden_n):

for o in range(self.output_n):

change = output_deltas[o]*self.hidden_cells[h]

#調(diào)整權(quán)重：上一層每個節(jié)點(diǎn)的權(quán)重學(xué)習(xí)*變化+矯正率

self.output_weights[h][o] += learn*change + correct*self.output_correction[h][o]

#更新輸入-隱藏層的權(quán)重

for i in range(self.input_n):

for h in range(self.hidden_n):

change = hidden_deltas[h]*self.input_cells[i]

self.input_weights[i][h] += learn*change + correct*self.input_correction[i][h]

self.input_correction[i][h] = change

#獲取全局誤差

error = 0.0

for o in range(len(label)):

error = 0.5*(label[o]-self.output_cells[o])**2 #平方誤差函數(shù)

return error

def train(self,cases,labels,limit=10000,learn=0.05,correct=0.1):

for i in range(limit): #設(shè)置迭代次數(shù)

error = 0.0

for j in range(len(cases)):#對輸入層進(jìn)行訪問

label = labels[j]

case = cases[j]

error+=self.back_propagate(case,label,learn,correct) #樣例，標(biāo)簽，學(xué)習(xí)率，正確閾值

def test(self): #學(xué)習(xí)異或

cases = [

[0, 0],

[0, 1],

[1, 0],

[1, 1],

] #測試樣例

labels = [[0], [1], [1], [0]] #標(biāo)簽

self.setup(2,5,1) #初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層，隱藏層，輸出層元素個數(shù)

self.train(cases,labels,10000,0.05,0.1) #可以更改

for case in cases:

print(self.predict(case))

if __name__ == '__main__':

nn = BPNeuralNetwork()

nn.test()

python函數(shù)調(diào)用

inname = r"C:\Python27\esri.shp"

outname = "outname.cst"

# 在此處調(diào)用該函數(shù)。函數(shù)體定義必須放在調(diào)用以前。可以通過import

read_ESRT_……(file = inname, fileOut = outname)

# 這兩個參數(shù)只是字符串而已，指明你的文件路徑。注意在python中，若有 \ 號，則最好使用 \\ 雙斜杠，或者如上例，加上前綴 r

python如何定義和調(diào)用函數(shù)

1、函數(shù)定義

①使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)

②

def 函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.參數(shù)3...):

"""文檔字符串，docstring，用來說明函數(shù)的作用"""

#函數(shù)體

return 表達(dá)式

注釋的作用：說明函數(shù)是做什么的，函數(shù)有什么功能。

③遇到冒號要縮進(jìn)，冒號后面所有的縮進(jìn)的代碼塊構(gòu)成了函數(shù)體，描述了函數(shù)是做什么的，即函數(shù)的功能是什么。Python函數(shù)的本質(zhì)與數(shù)學(xué)中的函數(shù)的本質(zhì)是一致的。

2、函數(shù)調(diào)用

①函數(shù)必須先定義，才能調(diào)用，否則會報錯。

②無參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名()，有參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.……)

③不要在定義函數(shù)的時候在函數(shù)體里面調(diào)用本身，否則會出不來，陷入循環(huán)調(diào)用。

④函數(shù)需要調(diào)用函數(shù)體才會被執(zhí)行，單純的只是定義函數(shù)是不會被執(zhí)行的。

⑤Debug工具中Step into進(jìn)入到調(diào)用的函數(shù)里，Step Into My Code進(jìn)入到調(diào)用的模塊里函數(shù)。

python中怎么調(diào)用函數(shù)

大部分函數(shù)都長這樣：函數(shù)名（參數(shù)）

要調(diào)用函數(shù)就直接使用函數(shù)名加參數(shù)就可以了。

python gradientboostingregressor可以做預(yù)測嗎

可以

最近項目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法擬合時間序列曲線的內(nèi)容，利用python機(jī)器學(xué)習(xí)包?scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成

因此就學(xué)習(xí)了下Gradient Boosting算法，在這里分享下我的理解

Boosting 算法簡介

Boosting算法，我理解的就是兩個思想：

1）“三個臭皮匠頂個諸葛亮”，一堆弱分類器的組合就可以成為一個強(qiáng)分類器；

2）“知錯能改，善莫大焉”，不斷地在錯誤中學(xué)習(xí)，迭代來降低犯錯概率

當(dāng)然，要理解好Boosting的思想，首先還是從弱學(xué)習(xí)算法和強(qiáng)學(xué)習(xí)算法來引入：

1）強(qiáng)學(xué)習(xí)算法：存在一個多項式時間的學(xué)習(xí)算法以識別一組概念，且識別的正確率很高；

2）弱學(xué)習(xí)算法：識別一組概念的正確率僅比隨機(jī)猜測略好；

Kearns Valiant證明了弱學(xué)習(xí)算法與強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的等價問題，如果兩者等價，只需找到一個比隨機(jī)猜測略好的學(xué)習(xí)算法，就可以將其提升為強(qiáng)學(xué)習(xí)算法。

那么是怎么實現(xiàn)“知錯就改”的呢？

Boosting算法，通過一系列的迭代來優(yōu)化分類結(jié)果，每迭代一次引入一個弱分類器，來克服現(xiàn)在已經(jīng)存在的弱分類器組合的shortcomings

在Adaboost算法中，這個shortcomings的表征就是權(quán)值高的樣本點(diǎn)

而在Gradient Boosting算法中,這個shortcomings的表征就是梯度

無論是Adaboost還是Gradient Boosting，都是通過這個shortcomings來告訴學(xué)習(xí)器怎么去提升模型，也就是“Boosting”這個名字的由來吧

Adaboost算法

Adaboost是由Freund 和 Schapire在1997年提出的，在整個訓(xùn)練集上維護(hù)一個分布權(quán)值向量W,用賦予權(quán)重的訓(xùn)練集通過弱分類算法產(chǎn)生分類假設(shè)（基學(xué)習(xí)器）y(x),然后計算錯誤率,用得到的錯誤率去更新分布權(quán)值向量w,對錯誤分類的樣本分配更大的權(quán)值,正確分類的樣本賦予更小的權(quán)值。每次更新后用相同的弱分類算法產(chǎn)生新的分類假設(shè),這些分類假設(shè)的序列構(gòu)成多分類器。對這些多分類器用加權(quán)的方法進(jìn)行聯(lián)合,最后得到?jīng)Q策結(jié)果。

其結(jié)構(gòu)如下圖所示：

前一個學(xué)習(xí)器改變權(quán)重w，然后再經(jīng)過下一個學(xué)習(xí)器，最終所有的學(xué)習(xí)器共同組成最后的學(xué)習(xí)器。

如果一個樣本在前一個學(xué)習(xí)器中被誤分，那么它所對應(yīng)的權(quán)重會被加重，相應(yīng)地，被正確分類的樣本的權(quán)重會降低。

這里主要涉及到兩個權(quán)重的計算問題：

1）樣本的權(quán)值

1 沒有先驗知識的情況下,初始的分布應(yīng)為等概分布,樣本數(shù)目為n,權(quán)值為1/n

2 每一次的迭代更新權(quán)值，提高分錯樣本的權(quán)重

2）弱學(xué)習(xí)器的權(quán)值

1 最后的強(qiáng)學(xué)習(xí)器是通過多個基學(xué)習(xí)器通過權(quán)值組合得到的。

2 通過權(quán)值體現(xiàn)不同基學(xué)習(xí)器的影響,正確率高的基學(xué)習(xí)器權(quán)重高。實際上是分類誤差的一個函數(shù)

Gradient Boosting

和Adaboost不同，Gradient Boosting 在迭代的時候選擇梯度下降的方向來保證最后的結(jié)果最好。

損失函數(shù)用來描述模型的“靠譜”程度，假設(shè)模型沒有過擬合，損失函數(shù)越大，模型的錯誤率越高

如果我們的模型能夠讓損失函數(shù)持續(xù)的下降，則說明我們的模型在不停的改進(jìn)，而最好的方式就是讓損失函數(shù)在其梯度方向上下降。

下面這個流程圖是Gradient Boosting的經(jīng)典圖了，數(shù)學(xué)推導(dǎo)并不復(fù)雜，只要理解了Boosting的思想，不難看懂

這里是直接對模型的函數(shù)進(jìn)行更新，利用了參數(shù)可加性推廣到函數(shù)空間。

訓(xùn)練F0-Fm一共m個基學(xué)習(xí)器，沿著梯度下降的方向不斷更新ρm和am

GradientBoostingRegressor實現(xiàn)

python中的scikit-learn包提供了很方便的GradientBoostingRegressor和GBDT的函數(shù)接口，可以很方便的調(diào)用函數(shù)就可以完成模型的訓(xùn)練和預(yù)測

GradientBoostingRegressor函數(shù)的參數(shù)如下：

class sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=3, init=None, random_state=None, max_features=None, alpha=0.9, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=False, presort='auto')[source]?

loss: 選擇損失函數(shù)，默認(rèn)值為ls(least squres)

learning_rate: 學(xué)習(xí)率，模型是0.1

n_estimators: 弱學(xué)習(xí)器的數(shù)目，默認(rèn)值100

max_depth: 每一個學(xué)習(xí)器的最大深度，限制回歸樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，默認(rèn)為3

min_samples_split: 可以劃分為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的最小樣本數(shù)，默認(rèn)為2

min_samples_leaf: 葉節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)，默認(rèn)為1

……

可以參考

官方文檔里帶了一個很好的例子，以500個弱學(xué)習(xí)器，最小平方誤差的梯度提升模型，做波士頓房價預(yù)測，代碼和結(jié)果如下：

1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 ?4 from sklearn import ensemble 5 from sklearn import datasets 6 from sklearn.utils import shuffle 7 from sklearn.metrics import mean_squared_error 8 ?9 ###############################################################################10 # Load data11 boston = datasets.load_boston()12 X, y = shuffle(boston.data, boston.target, random_state=13)13 X = X.astype(np.float32)14 offset = int(X.shape[0] * 0.9)15 X_train, y_train = X[:offset], y[:offset]16 X_test, y_test = X[offset:], y[offset:]17 18 ###############################################################################19 # Fit regression model20 params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,21 ? ? ? ? ? 'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'}22 clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params)23 24 clf.fit(X_train, y_train)25 mse = mean_squared_error(y_test, clf.predict(X_test))26 print("MSE: %.4f" % mse)27 28 ###############################################################################29 # Plot training deviance30 31 # compute test set deviance32 test_score = np.zeros((params['n_estimators'],), dtype=np.float64)33 34 for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)):35 ? ? test_score[i] = clf.loss_(y_test, y_pred)36 37 plt.figure(figsize=(12, 6))38 plt.subplot(1, 2, 1)39 plt.title('Deviance')40 plt.plot(np.arange(params['n_estimators']) + 1, clf.train_score_, 'b-',41 ? ? ? ? ?label='Training Set Deviance')42 plt.plot(np.arange(params['n_estimators']) + 1, test_score, 'r-',43 ? ? ? ? ?label='Test Set Deviance')44 plt.legend(loc='upper right')45 plt.xlabel('Boosting Iterations')46 plt.ylabel('Deviance')47 48 ###############################################################################49 # Plot feature importance50 feature_importance = clf.feature_importances_51 # make importances relative to max importance52 feature_importance = 100.0 * (feature_importance / feature_importance.max())53 sorted_idx = np.argsort(feature_importance)54 pos = np.arange(sorted_idx.shape[0]) + .555 plt.subplot(1, 2, 2)56 plt.barh(pos, feature_importance[sorted_idx], align='center')57 plt.yticks(pos, boston.feature_names[sorted_idx])58 plt.xlabel('Relative Importance')59 plt.title('Variable Importance')60 plt.show()

可以發(fā)現(xiàn)，如果要用Gradient Boosting 算法的話，在sklearn包里調(diào)用還是非常方便的，幾行代碼即可完成，大部分的工作應(yīng)該是在特征提取上。

感覺目前做數(shù)據(jù)挖掘的工作，特征設(shè)計是最重要的，據(jù)說現(xiàn)在kaggle競賽基本是GBDT的天下，優(yōu)劣其實還是特征上，感覺做項目也是，不斷的在研究數(shù)據(jù)中培養(yǎng)對數(shù)據(jù)的敏感度。

當(dāng)前標(biāo)題：調(diào)用預(yù)測函數(shù)python,預(yù)測函數(shù)控制
網(wǎng)頁地址：http://chinadenli.net/article23/dsedsjs.html

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