Matplotlib图例中误差带的线条和阴影区域
我希望有一个类似于 但虚线和黄色区域按如下方式合并： 推荐答案 若要执行所需操作，您需要调用legend将所需的两条线/补丁合并到一个项目中。 要了解如何在实践中做到这一点，请看一个简单的工作示例： # Import libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Create some
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在 pytorch 上使用 MC Dropout 测量不确定性
我正在尝试在 Pytorch 上使用 Mc Dropout 实现贝叶斯 CNN，主要思想是，通过在测试时应用 dropout 并运行多次前向传递，您可以获得来自各种不同模型的预测.我找到了 Mc Dropout 的一个应用，但我真的不明白他们是如何应用这种方法的，以及他们究竟是如何从预测列表中选择正确的预测的 这是代码 def mcdropout_test(模型):模型.train()测试
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如何使用 Keras 计算预测不确定性?
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报告不确定性:给定均值和标准误，仅显示有效数字
目的是展示多次观察的结果，而不是不必要的数字，即显示一个值与给定的有效数字一致的位数不确定性. 例如，如果计算 mean=123.45 和 err=0.0012345 那么预期输出可能看起来像 123450 ± 1.2 (× 10-3) 其中使用以下规则: 错误总是有一个或两个有效数字.两个如果第一个数字为 1(忽略前导零) 平均值四舍五入以去掉不确定的数字，除了最后一个(“在与第一
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在带有测量误差的数据样条上使用scipy quad时，如何传播误差?
我有一个包含N个点的数据集，这些数据适合样条曲线并使用scipy.integrate.quad进行积分.我想使用N个相关的测量误差对最终的积分值进行误差估计. 我最初尝试使用不确定性包，但x +/- stddev对象不适用于scipy. def integrand(w_point, x, y): #call spline function to get data arbitra
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当数据具有NaN时在matplotlib中的线图中绘制阴影的不确定区域
我想要一个看起来像这样的情节: 我正在尝试使用matplotlib做到这一点: fig, ax = plt.subplots() with sns.axes_style("darkgrid"): for i in range(5): ax.plot(means.ix[i][list(range(3,104))], label=means.ix[i]["labe
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如何使用Python确定拟合参数的不确定性?
我有x和y的以下数据: x y 1.71 0.0 1.76 5.0 1.81 10.0 1.86 15.0 1.93 20.0 2.01 25.0 2.09 30.0 2.20 35.0 2.32 40.0 2.47 45.0 2.65 50.0 2.87 55.0 3.16 60.0 3.53 65.0
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一个好的不确定性(间隔)算术库?
已编辑 鉴于“不确定性"和“不确定性"这两个词相当普遍，因此使用Google的“不确定性算法"很难立即获得帮助.因此，任何人都可以按照几乎所有的编程/脚本语言建议一个好的例程库，按照以下说明实现对不确定值的处理: 使用不确定性算法记录近似值，对于该值存在测得的公差.这是当我们不确定某个值，但是知道它可以具有的上限和下限，表示为±值. 解决方案 我相信"间隔算术"是您要查找的名称
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AI:开放世界参考解析中的部分统一
在对描述对话表达式语义的谓词进行引用解析时，由于在开放的世界中工作，我需要能够实现部分统一. 例如，考虑以下情形: 您面前有一个蓝框. 我们使用id 3引用此蓝色框. 一组谓词box(x)^blue(x)可以轻松地解析为您所知道的蓝框.进行此查询将返回3 一组谓词ball(x)^yellow(x)不会解析为任何东西.很好. 但是现在考虑ball(x)^yellow(x
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如何使用Keras计算预测不确定性?
我想计算NN模型的确定性/置信度(请参阅我的深刻见解模型不知道)-当NN告诉我图像代表"8"时，我想知道它的确定性.我的模型是99％肯定是"8"还是51％是"8"，但也可能是"6"?一些数字是非常模糊的，我想知道模型只是在“翻转硬币"上显示哪些图像. 我已经找到了一些有关此的理论著作，但是我很难将其放入代码中.如果我理解正确，我应该多次评估测试图像，同时“杀死"不同的神经元(使用辍学)，然后
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