Функция torch.corrcoef в PyTorch
Справочное руководство Pytorch torch
torch.corrcoefЭто функция в PyTorch, используемая для вычисления матрицы коэффициентов корреляции Пирсона. Она возвращает матрицу коэффициентов корреляции входного тензора, которая используется для измерения линейной корреляции между переменными.
Определение функции
torch.corrcoef(input)
Пример использования
Пример
import torch
# Вычисление матрицы коэффициентов корреляции
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
print(Форма входной матрицы:, x.shape)
print(Вход:)
print(x)
# Вычисление матрицы коэффициентов корреляции
corr = torch.corrcoef(x)
print(Матрица коэффициентов корреляции:)
print(corr)
# Корреляция между двумя переменными
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10])
# Форма должна быть (2, n)
data = torch.stack([a, b])
corr2 = torch.corrcoef(data)
print(Коэффициент корреляции a и b:, corr2[0, 1])
# Выходное значение близко к 1, что указывает на сильную положительную корреляцию
# Вычисление матрицы коэффициентов корреляции
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])
print(Форма входной матрицы:, x.shape)
print(Вход:)
print(x)
# Вычисление матрицы коэффициентов корреляции
corr = torch.corrcoef(x)
print(Матрица коэффициентов корреляции:)
print(corr)
# Корреляция между двумя переменными
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10])
# Форма должна быть (2, n)
data = torch.stack([a, b])
corr2 = torch.corrcoef(data)
print(Коэффициент корреляции a и b:, corr2[0, 1])
# Выходное значение близко к 1, что указывает на сильную положительную корреляцию
Другие расширения