我正在处理时间序列数据，输出future60天的预测。我目前使用均方误差作为我的损失函数，结果很糟糕我想实现加权均方误差，以便早期输出比后期输出重要得多。加权均方根公式:所以我需要一些方法来迭代张量的元素，使用索引(因为我需要同时迭代预测值和真实值，然后将结果写入只有一个元素的张量。它们都是(?,60)但实际上是(1,60)列表。而且我所做的一切都没有奏效。这是损坏版本的代码defweighted_mse(y_true,y_pred):wmse=K.cast(0.0,'float')size=K.shape(y_true)[0]foriinrange(0,K.eval(size)):w
我应该如何使用python中的图形工具从邻接矩阵中创建图形？假设我们有adj矩阵作为邻接矩阵。我现在的做法是这样的:g=graph_tool.Graph(directed=False)g.add_vertex(len(adj))edge_weights=g.new_edge_property('double')foriinrange(adj.shape[0]):forjinrange(adj.shape[1]):ifi>jandadj[i,j]!=0:e=g.add_edge(i,j)edge_weights[e]=adj[i,j]但是感觉不对，我们有什么更好的解决方案吗？(我猜一个合
根据https://stackoverflow.com/a/48981834/1840471，这是加权基尼系数在Python中的实现:importnumpyasnpdefgini(x,weights=None):ifweightsisNone:weights=np.ones_like(x)#Calculatemeanabsolutedeviationintwosteps,forweights.count=np.multiply.outer(weights,weights)mad=np.abs(np.subtract.outer(x,x)*count).sum()/count.sum()
在Pandas0.8中计算TimeSeries的时间加权平均值的最有效方法是什么？例如，假设我想要df.y-df.x的时间加权平均值，如下所示:importpandasimportnumpyasnptimes=np.datetime64('2012-05-3114:00')+np.timedelta64(1,'ms')*np.cumsum(10**3*np.random.exponential(size=10**6))x=np.random.normal(size=10**6)y=np.random.normal(size=10**6)df=pandas.DataFrame({'x':
有什么方法可以用pandas计算加权相关系数吗？我看到R有这样的方法。另外，我想获得相关性的p值。我在R中也没有找到这个。链接到维基百科以获取有关加权相关性的解释:https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient#Weighted_correlation_coefficient 最佳答案 我不知道有任何Python包实现了这一点，但推出您自己的实现应该相当简单。使用维基百科文章的命名约定:defm(x,w):"""Weighted
对于下面的数据框(df)，ColAColA_weightsColBColB_weights00.03867110731.8595991120.399745736210.595991210.2997458572.859599135.040000128833.39599141.04000010647.8595991我想画一个加权箱线图，其中每个箱子的权重分别由ColA_weights和ColB_weights给出，我只是这样做df.boxplot(fontsize=12,notch=0,whis=1.5,vert=1,widths=0.2)不过好像没有规定要包含权重。有什么解决办法吗？谢谢
我有以下txt文件以边缘列表格式表示网络。前两列代表通常:哪个节点连接到其他哪些节点第三列代表权重，代表每个节点与另一个节点联系的次数。我搜索了igraph文档，但没有提及在导入标准文件格式(如txt)时如何包含权重参数。可以从here访问该文件这是我一直在使用的代码:read.graph("Irvine/OClinks_w.txt",format="edgelist")此代码将第三列视为权重以外的内容。有人知道解决办法吗？ 最佳答案 以下是否会引起太多烦恼？g如果是，则直接从您可以使用的文件g
我有一个看起来像这样的数据框:Out[14]:impwealthindweight1618000034.2002138400037.8002634200039.71530115400044.3753142130044.37532121000045.29533106250045.29534187800046.6533587600046.6533692500053.476我想使用indweight中的频率权重计算列impwealth的加权中位数。我的伪代码如下所示:#Sort`impwealth`inascendingorderdf.sort('impwealth','inplace'=T
更新:scipy.stats.gaussian_kde现在支持加权样本。参见here和here了解详情。目前无法使用scipy.stats.gaussian_kde根据weightedsamples估计随机变量的密度.基于加权样本估计连续随机变量密度的方法有哪些？ 最佳答案 都不是sklearn.neighbors.KernelDensity也不statsmodels.nonparametric似乎支持加权样本。我修改了scipy.stats.gaussian_kde以允许异构采样权重，并认为结果可能对其他人有用。示例如下所示。ip
我有一系列带有时间戳且间隔不规则的测量值。这些系列中的值始终代表测量的变化——即没有变化就没有新值。此类系列的一个简单示例是:23:00:00.1001023:00:01.200823:00:01.600023:00:06.3004我想要达到的是一系列等间隔的时间加权平均值。对于给定的示例，我可能会以基于秒的频率为目标，因此结果如下所示:23:00:01NaN(thefirst100msaremissing)23:00:025.2(10*0.2+8*0.4+0*0.4)23:00:03023:00:04023:00:05023:00:062.8(0*0.3+4*0.7)我正在寻找解决该
