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我正在尝试使用tensorflow计算mse
并将结果与sklearn.metrics.mean_squared_error
方法进行比较。
def mse(y,y_hat):
return tf.reduce_mean(tf.squared_difference(y, y_hat)).eval()
compute_mse = lambda vector1, vector2: mse(vector1,vector2)
我的测试循环
for n in [1,5,10,10**3]:
elems = [np.arange(n),np.arange(n,0,-1), np.zeros(n),
np.ones(n),np.random.random(n),np.random.randint(100,size=n)]
for el in elems:
for el_2 in elems:
true_mse = np.array(mean_squared_error(el,el_2))
my_mse = compute_mse(el,el_2)
if not np.allclose(true_mse,my_mse):
print('Wrong result:')
print("All tests passed")
但我的 tf 函数总是返回 0 或 1。请您指出我哪里错了。
UPD
感谢 @apnorton 指出类型问题。
def mse(y,y_hat):
y_ = tf.Variable(y, tf.float64)
y_hat_ = tf.Variable(y_hat, tf.float64)
return tf.reduce_mean(tf.squared_difference(y_, y_hat_).eval()
最佳答案
如果打印 tf 函数的所有输出,您会发现它不仅返回 1 和 0,而且仅返回整数。这是因为 elems
的值都是 numpy.int32
类型。在执行平均步骤时,sklearn 函数似乎将这些转换为 float ,而 tensorflow 方法则不会。
要查看固定变体,请考虑将 compute_mse
行更改为:
my_mse = compute_mse(el.astype(float),el_2.astype(float))
<小时/>
编辑:为了回答评论中的问题,我会避免仅出于强制转换的目的创建变量。相反,我建议使用 tf.to_float
方法:
def mse(y,y_hat):
return tf.reduce_mean(tf.squared_difference(tf.to_float(y), tf.to_float(y_hat))).eval()
关于python - Tensorflow均方误差计算与sklearn不同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51531156/
我知道有几个类似的问题被问到,但我的问题仍然没有得到解答。 问题来了。我使用命令 python3 -m pip3 install -U scikit-learn 来安装 sklearn、numpy 和
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首先我查看了所有相关问题。给出了非常相似的问题。 所以我遵循了链接中的建议,但没有一个对我有用。 Data Conversion Error while applying a function to
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我在 PyQt5 中编写了一个 GUI,其中包括以下行 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 。 遵循this answer中的建议,
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在安装了所需的模块后,我正在尝试将imblearn导入到我的Python笔记本中。但是,我收到以下错误:。。附加信息:我使用的是一个用Visual Studio代码编写的虚拟环境。。我已经确定venv
我是一名优秀的程序员,十分优秀!