代理模型
pydacefit的Python项目详细描述
Pydacefit
文档可在以下位置找到： https://www.egr.msu.edu/coinlab/blankjul/pydacefit/
此克隆的目的是在Matlab中使用流行的DaceFit工具箱的Python版本。 工具箱可以找到here。
此框架是原始代码的精确克隆，并已检查其正确性。 请联系我，如果你的情况下，值是明显不同（10^6）。
安装
测试问题被上传到pypi存储库。
pip install pydacefit
用法
importnumpyasnpfrompydacefit.corrimportcorr_gauss,corr_cubic,corr_exp,corr_expg,corr_spline,corr_sphericalfrompydacefit.daceimportDACE,regr_linear,regr_quadraticfrompydacefit.regrimportregr_constantimportmatplotlib.pyplotasplt# -----------------------------------------------# Different ways of initialization# -----------------------------------------------# regression can be: regr_constant, regr_linear or regr_quadraticregression=regr_constant# regression = regr_linear# regression = regr_quadratic# then define the correlation (all possible correlations are shown below)# please have a look at the MATLAB document for more detailscorrelation=corr_gauss# correlation = corr_cubic# correlation = corr_exp# correlation = corr_expg# correlation = corr_spline# correlation = corr_spherical# correlation = corr_cubic# This initializes a DACEFIT objective using the provided regression and correlation# because an initial theta is provided and also thetaL and thetaU the hyper parameter# optimization is donedacefit=DACE(regr=regression,corr=correlation,theta=1.0,thetaL=0.00001,thetaU=100)# if no lower and upper bounds are defined, then no hyperparameter optimization is executeddacefit_no_hyperparameter_optimization=DACE(regr=regression,corr=correlation,theta=1.0,thetaL=None,thetaU=None)# to turn on the automatic relevance detection use a vector for theta and define boundsdacefit_with_ard=DACE(regr=regression,corr=correlation,theta=[1.0,1.0],thetaL=[0.001,0.0001],thetaU=[20,20])# -----------------------------------------------# Create some data for the purpose of testing# -----------------------------------------------deffun(X):returnnp.sum(np.sin(X*2*np.pi),axis=1)X=np.random.random((20,1))F=fun(X)# -----------------------------------------------# Fit the model with the data and predict# -----------------------------------------------# create the model and fit itdacefit.fit(X,F)# predict values for plotting_X=np.linspace(0,1,100)[:,None]_F=dacefit.predict(_X)# -----------------------------------------------# Plot the results# -----------------------------------------------plt.scatter(X,F,label="prediction")plt.plot(_X,_F,label="data")plt.legend()plt.show()print("MSE: ",np.mean(np.abs(fun(_X)[:,None]-_F)))
联系人
如果您有任何问题，请随时与我联系：
julian blank（blankjul[at]egr.msu.edu）
密歇根州立大学
计算优化与创新实验室（coin）
美国密歇根州48824，东兰辛
欢迎加入QQ群-->： 979659372
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