火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。

麻雀算法(SSA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,SSA-XGBoost回归预测模型,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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6.11 地理单元 [1] 类型定义或说明 按照规划、管理、识别或利用的需求，按一定尺度和性质将多种地理要素组 合在一起而形成的空间单位。 [2] 地表覆盖分类要求 该类及其所有下级类不适用地表覆盖分类。 [3] 地理国情要素采集要求 采集地理单元的边界线构面，并赋要素属性值。 6.11.1 行政区划单元 [1] 类型定义或说明 为了国家政权职能实行分级管理而划分出来的地域单元。 城市中心城区指城市规划部门确定的中心城区范围。 [2] 对应的基础地理信息分类代码 表 6-11-1 行政区划单元分类代码 序号 小类名称 对应的基础地理信息分类代码 1 国家行政单元 620000 2 省级行政单元 630000 3 特别行政区单元 680000

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