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tutorial - procesamiento de lenguaje natural python



Obteniendo salida de la predicción de los cerebros como matriz (1)

Use la función de activate de su red:

numpy.array([network.activate(x) for x, _ in train])

Ejemplo completo:

from datasets import XORDataSet from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork from pybrain.supervised import BackpropTrainer import numpy d = XORDataSet() n = buildNetwork(d.indim, 4, d.outdim, bias=True) t = BackpropTrainer(n, learningrate=0.01, momentum=0.99, verbose=True) t.trainOnDataset(d, 1000) t.testOnData(verbose=True) print numpy.array([n.activate(x) for x, _ in d])

(Solo funciona en el directorio pybrain / examples / supervised / backprop de pybrain porque se requiere XORDataSet).

Estoy utilizando pybrain para construir una red que tenga 6 dimensiones de entrada y una dimensión de salida real. El código que uso se muestra a continuación:

network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim) trainer = BackpropTrainer( network, train) trainer.trainOnDataset(train, 8000) print ''MSE train'', trainer.testOnData(train, verbose = True)

aquí el tren es de tipo Dataset Quiero obtener las predicciones hechas en trainer.testOnData () como una matriz numpy. Puedo ver el resultado predicho junto con el error, pero lo quiero como una matriz. ¿Hay alguna forma de que esto se pueda hacer?