verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test)) score = model0.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0) print('Test score:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) 这运行良好,我得到了 ~90% 的准确率。然后,我执行以下命令,通过执行print(mo
Dep.Variable: 输出变量的名称 Model :模型名称 Method: 方法 其中 Least Squares 表示最小二乘法 Date: 日期 Time: 时间 No.Observations: 样本数目 Df Residuals : 残差自由度 (观测数No.Observations - (参数数目Df Model+1常数)) –残差代表的是实际观察值与估计值的差 Df Model: 模型参数个数,相当于输...
model.summary 函数调用用于提供模型层、它们的形状以及它们各自具有的可训练和不可训练的参数数量的快速概述。这对于验证神经网络的架构或交易策略中使用的类似预测模型非常有用。代码的目的是提供对模型的复杂性和设计的概览,这在调整模型或诊断其性能问题时可能是相关的。通过了解模型的汇总细节,开发人员和数据科学家可...
summary函数输出结果的最后一行即为F检验的内容: summary(model) ## F-statistic: 69.5 on 3 and 28 DF, p-value: 4.345e-13 1. 2. 3. summary函数的输出内容是对模型的所有解释变量作F检验,若只针对其中部分变量,可以使用car工具包中的linearHypothesis函数: linearHypothesis(model, hypothesis.matrix, rhs=N...
(1) sz_return = (df_sz['close']-df_sz['close'].shift(1))/df_sz['close'].shift(1) y = sh_return.dropna() #第一行是空的,所以去掉 x = sz_return.dropna() x = sm.add_constant(x) #增加一行1,这里也可以打印看一下 model = sm.OLS(y,x).fit() model.summary() #查看模型...
model.summary() Model: "sequential" ___ Layer (type) Output Shape Param # === dense (Dense) (None, 64) 640064 dense_1 (Dense) (None, 64) 4160 dense_2 (Dense) (None, 46) 2990 ===
(num_pixels,), kernel_initializer='normal', activation='sigmoid'),ka.layers.Dense(784, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid'),ka.layers.Dense(num_classes, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')])model.summary()#model.compile(loss='mse', optimizer='sgd', metrics=['...
# 显示因子分析的结果 model.summary() OLS Regression Results Dep. Variable: 涨跌幅 R-squared: 0.326 Model: OLS Adj. R-squared: 0.325 Method: Least Squares F-statistic: 225.3 Date: Wed, 20 Dec 2023 Prob (F-statistic): 8.11e-42 Time: 11:28:06 Log-Likelihood: -921.04 No. Observations...
model=sm.OLS(data['y'],X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary()) 在这里,我们使用了OLS(普通最小二乘法)来构建回归模型,并输出模型的摘要信息。 3. 结果解读 📑 模型的摘要信息非常详细,包括回归系数、标准误差、t值、p值和置信区间等。通过这些信息,我们可以深入了解模型的拟合情况和各个自变量的...