>>536
https://teratail.com/questions/292vp468e39xg3 の質問をまるっと貼り付けて生成した答えが
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このコードにおいて、train_k という変数が定義されていません。
該当する箇所を次のように修正することで、定義されるようになります。
def Tune(train_u,train_d,test_u,test_d):
RMSE_T = np.zeros(11)
dif_m = 10.0
train_k = None
for q in range(0,11):
model = ESN(train_u.shape[1],train_d.shape[1], N_x, density, input_scale = 1.0, rho = q/10)
model.train(train_u, train_d, Tikhonov(N_x, train_d.shape[1],1e-8))
train_y = model.predict(test_u)
dif = np.sqrt(((test_d[50:,0] - train_y[50:,0]) ** 2).mean())
if q != 0:
if dif_m > dif:
train_k = train_y
dif_m = dif
RMSE_T[q] = dif
return min(RMSE_T),train_k
この修正で、train_k は Tune 関数内で定義されるようになります。
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アヒルよりは役に立つし、丸投げクンには十分だろう