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  • **matlabwarning函数用法**

    千次阅读 2018-10-24 09:19:29
    1、warning函数: 显示警告消息。 2、用法说明: 此 MATLAB 函数 显示警告消息并设置 lastwarn 函数的警告状态。如果 msg 为空,则 warning 将重置 lastwarn 的警告状态,但不显示任何文本。 warning(msg) ...

    1、warning函数:
    显示警告消息。

    2、用法说明:
    此 MATLAB 函数 显示警告消息并设置 lastwarn 函数的警告状态。如果 msg 为空,则 warning 将重置 lastwarn 的警告状态,但不显示任何文本。
    warning(msg)
    warning(msg,A1,…,An)
    warning(msgID,___)
    warning(state)
    warning(state,msgID)
    warning
    warnStruct = warning
    warning(warnStruct)
    warning(state,mode)
    warnStruct = warning(state,mode)
    另请参阅 dbstop, disp, error, errordlg, lasterror, lastwarn, sprintf, warndlg

    3、例子:

     warning(['Your directory containes unremoved score cache files. Results may not be accurate.'...
           'Please remove any file in the format aXX.rr_* : ' ]);
    

    警告: Your directory containes unremoved score cache files. Results may not be accurate.Please remove any file in the format aXX.rr_* :
    注:
    warning on 开启警告/显示警告
    warning off 关闭警告/不显示警告
    如:
    (1)

     warning(['Your directory containes unremoved score cache files. Results may not be accurate.'...
           'Please remove any file in the format aXX.rr_* : ' ]);
            warning off 
    

    (2)

    warning(['Your directory containes unremoved score cache files. Results may not be accurate.'...
           'Please remove any file in the format aXX.rr_* : ' ]);
            warning on
    
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  • 新版Matlab函数aviread报错问题

    千次阅读 2015-11-03 10:07:48
    在使用aviread函数时报: Warning: AVIREAD will be removed in a future release. Use MMREADER instead.  在matlab论坛里给出的解决方案是: 两个可能的对策: 1. 按照报错信息,找到"Mathworks Technical ...

    在使用aviread函数时报:

    Warning: AVIREAD will be removed in a future release. Use
    MMREADER instead. 



    在matlab论坛里给出的解决方案是:

    两个可能的对策:
    1. 按照报错信息,找到"Mathworks Technical Solution 1-4G50QZ"去看看怎么回事。
    2. 试试mmreader。提醒,不是把函数名换掉就完事了,这两个的用法不一样,请看mmreader的帮助文档


    win7里没有indeo5 解码器,indeo5是xp里的压缩格式
    你可以试试兼容模式运行matlab
    32-bit系统可以试试cmd 运行 regsvr32 ir50_32.dll
    没有解码器的话,即使你使用mmreader 或者 VideoReader 也会出现报错的


    如果avi文件无压缩的话用兼容模式运行Matlab(如何兼容模式运行Matlab见我的文章“在win7下如何以兼容模式运行matlab”),如果avi文件压缩了的话使用winavi转换一下文件格式试一下,可以就ok不可以就兼容模式,更多问题待续。。。

    展开全文
  • Matlab Warning:变量不能保存为mat文件问题描述使用save函数保存mat文件的时候,matlab错误提示: Warning: Variable ‘a’ cannot be saved to a MAT-file whose version is older than 7.3. To save this ...

    Matlab Warning:变量不能保存为mat文件

    问题描述

    使用save函数保存mat文件的时候,matlab错误提示:

    Warning: Variable ‘a’ cannot be saved to a MAT-file whose version
    is older than 7.3.
    To save this variable, use the -v7.3 switch.
    Skipping…

    问题解决

    产生这个问题的原因是存储的变量较大,需要用到Version 7.3 来保存才可以。
    点击设置Preferences。选择MATLAB > General > MAT-Files.
    选择第一个选项:Matlab Version 7.3 or later(save -v7.3)。
    附带:MAT-File Versions的比较
    这里写图片描述

    展开全文
  • 作者:JasonBrownlee原文链接:https://machinelearningmastery.com/how-to-fix-futurewarning-messages-in-scikit-learn/翻译:阳光和鱼在运行代码时,通过使用Future Warning信息报告scikit-learn库即将进行的更改...

    作者:JasonBrownlee

    原文链接:https://machinelearningmastery.com/how-to-fix-futurewarning-messages-in-scikit-learn/

    翻译:阳光和鱼

    在运行代码时,通过使用Future Warning信息报告scikit-learn库即将进行的更改。

    初学者可能会对警告信息感到困惑,因为看起来代码有问题或者他们做错了什么。警告消息也不便于编写代码,因为它们可能掩盖错误和程序输出。

    处理警告消息的方法有很多,包括忽略消息禁止警告修复代码

    在本教程中,您将发现scikit-learnAPI中的Future Warning信息,以及如何在您自己的机器学习项目中处理它们。

    完成本教程后,您将知道:

    • Futurewarning消息旨在通知您scikit-learnAPI中的参数的缺省值即将发生的更改;
    • 可以忽略或消除Futurewarning消息,因为它们不会终止程序的继续执行;
    • 了解Futurewarning消息的示例,以及如何解释消息和更改代码,以处理即将到来的更改。

    了解如何使用pandas准备数据、使用scikit-learn优化和评估模型,以及在我的新书中的更多内容,包括16个逐步教程、3个项目和完整的python代码。

    教程概述

    本教程分为四个部分:

    • Future Warnings问题
    • 如何消除Future Warnings
    • 如何修复Future Warnings
    • 关于Future Warnings的建议

    Future Warnings问题

    Scikit-learn库是一个开源库,它为数据准备和机器学习算法提供了工具。这是一个广泛使用和不断更新的库。像许多积极维护的软件库一样,Scikit-learnAPI经常会随着时间的推移而改变。这可能是因为发现了更好的实践或者首选的使用模式发生了变化。

    Scikit-learnAPI中提供的大多数函数都有一个或多个参数,可以自定义函数的行为。许多参数具有合理的缺省值,因此你不必为参数指定值。当你刚开始学习机器学习或者scikit-learn的时候,你不知道每个参数有什么影响,这一点尤其有帮助。

    随着时间的推移,对scikit-learnAPI的更改通常表现为对函数参数的合理默认值的更改。此类型的更改通常不会立即执行,而是有计划地执行。

    例如,如果您的代码是为scikit-learn库的前一个版本编写的,并且依赖于函数参数的默认值,而API的后续版本计划更改这个默认值,那么API将提醒您即将发生的更改。

    这个警告在每次运行代码时以警告消息的形式出现。具体来说,“Future Warning”是在标准错误上报告的(例如在命令行上)。

    这是API和项目的一个有用特性,为您的利益而设计。它允许你为库的下一个主要版本更改代码,以保留旧的行为(为参数指定一个值)或采用新的行为(不更改代码)。

    运行时报告警告的Python脚本可能会令人沮丧。

    • 对于初学者来说,可能会觉得代码没有正确工作,或者自己做错了什么;
    • 对于专业人士来说,这是一个需要更新的程序的标志;

    在任何一种情况下,警告消息都可能掩盖真正的错误消息或程序的输出。

    如何消除Future Warnings

    警告消息不是错误消息

    因此,程序报告的警告消息(如Future Warning)不会停止程序的执行。警告消息将被报告,而程序将继续执行。

    因此(如果您愿意)可以在每次执行代码时忽略该警告。

    还可以通过编程方式忽略警告消息。这可以通过在程序运行时禁止警告消息来实现。

    这可以通过将Python警告系统显式配置为忽略特定类型的警告消息(例如忽略所有Future Warnings)来实现,或者更广泛地说,忽略所有警告(不建议)。

    可以通过在你的将产生警告的代码周围添加以下代码块来实现:

    # run block of code and catch warnings
    with warnings.catch_warnings():
        # ignore all caught warnings
        warnings.filterwarnings("ignore")
        # execute code that will generate warnings
        ...

    或者,如果您有一个非常简单的平面脚本(没有函数或块),您可以通过在文件顶部添加两行来禁用所有Future Warnings:

    # import warnings filter
    from warnings import simplefilter
    # ignore all future warnings
    simplefilter(action='ignore', category=Future Warning)

    要了解Python中消除警告的更多信息,请参见:

    • Python Warning control API

    如何修复Future Warnings

    您也可以更改代码来处理所报告的对scikit-learnAPI的更改。

    通常,警告消息本身会告诉您更改的性质,以及如何更改代码以处理警告。

    尽管如此,让我们来看看最近一些关于未来警告的例子。

    本节中的示例是用scikit-learn版本0.20.2开发的。你可以通过运行以下代码来检查你的scikit-learn版本:

    # check scikit-learn version
    import sklearn
    print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)

    你会看到如下输出:

    sklearn: 0.20.2

    随着时间的推移,scikit-learn的新版本发布,报告的警告消息的性质将发生改变,并采用新的默认设置。

    因此,尽管下面的示例是针对scikit-learn版本的,但是诊断和处理每个API性质变化的方法提供了处理未来变化的好示例。

    逻辑回归的未来警告

    Logisticregression算法最近对默认参数值进行了两次更改,这些更改导致了Future Warning信息。

    第一个与求解系数有关,第二个与如何使用模型进行多类分类有关。让我们用代码示例来看一下每个例子。

    对规划求解器(Solver)参数的更改

    下面的示例将生成一个关于LogisticRegression使用的solver参数的Future Warning。

    # example of LogisticRegression that generates a Future Warning
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    # prepare dataset
    X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2)
    # create and configure model
    model = LogisticRegression()
    # fit model
    model.fit(X, y)

    运行该示例会产生以下警告消息:

    Future Warning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.

    这个问题涉及到从过去默认的‘solver’参数改为‘libllinear’,并且在未来的版本中将改为默认的‘lbfgs’。现在必须指定“solver”参数。

    为了保持原来的行为,可以将参数指定如下:

    # create and configure model
    model = LogisticRegression(solver='liblinear')

    为了支持新的行为(推荐),您可以将参数指定如下:

    # create and configure model
    model = LogisticRegression(solver='lbfgs')

    对多类别(multi_class)参数的更改

    下面的例子将生成一个关于LogisticRegression使用的“multiclass”参数的未来警告。

    # example of LogisticRegression that generates a Future Warning
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    # prepare dataset
    X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2)
    # create and configure model
    model = LogisticRegression(solver='lbfgs')
    # fit model
    model.fit(X, y)

    运行该示例会产生以下警告消息:

    Future Warning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.

    这个警告信息仅仅影响了对多类分类问题使用Logit模型分类,而不是该方法设计的二进制分类问题。

    多类参数的默认值从‘ovr’改为‘auto’。

    为了保持原来的行为,可以将参数指定如下:

    # create and configure model
    model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='ovr')

    为了支持新的行为(推荐) ,您可以按照以下方式指定参数:

    # create and configure model
    model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='auto')

    支持向量机(SVM)的Future Warning

    支持向量机最近对gamma参数进行了修改,导致了一个警告消息,特别是SVC和SVR classes。

    下面的例子将生成一个关于SVC使用的‘gamma’参数的Future Warning,但同样适用于SVR。

    # example of SVC that generates a Future Warning
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.svm import SVC
    # prepare dataset
    X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2)
    # create and configure model
    model = SVC()
    # fit model
    model.fit(X, y)

    运行这个示例将生成以下警告消息:

    Future Warning:Thedefaultvalueofgammawillchangefrom'auto'to'scale'inversion0.22toaccountbetterforunscaledfeatures.Setgammaexplicitlyto'auto'or'scale'toavoidthiswarning.

    此警告信息报告说,“gamma”参数的默认值正在从“auto”的当前值改为新的默认值“scale”。

    gamma参数只影响使用RBF、多项式或Sigmoid核的SVM模型。

    该参数控制算法中使用的“gamma”系数的值,如果您没有指定一个值,则使用启发式算法指定该值。该警告是关于计算默认值的方式的改变。

    为了保持原来的行为,可以将参数指定如下:

    # create and configure model
    model = SVC(gamma='auto')

    为了支持新的行为(推荐),您可以将参数指定如下:

    # create and configure model
    model = SVC(gamma='scale')

    决策树集成算法的未来预警

    基于决策树的集成算法将改变集成中子模型或树的数量,这些子模型或树是由n估计量的论点控制的。

    这影响了随机森林和 extra trees模型进行分类和回归,特别是分类:RandomForestClassifier, RandomForestRegressor, ExtraTreesClassifier, ExtraTreesRegressor, and RandomTreesEmbedding

    下面的例子将生成一个关于随机森林分类器使用的‘n_estimators'参数的FutureWarning,但同样适用于随机森林回归分类器和额外的树类。

    # example of RandomForestClassifier that generates a FutureWarning
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    # prepare dataset
    X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2)
    # create and configure model
    model = RandomForestClassifier()
    # fit model
    model.fit(X, y)

    运行这个示例将生成以下警告消息:

    FutureWarning: The default value of n_estimators will change from 10 in version 0.20 to 100 in 0.22.

    这个警告信息报告说子模型的数量正在从10个增加到100个,可能是因为计算机变得越来越快,10个非常小,甚至100个也很小。

    为了保持原来的行为,可以将参数指定如下:

    #createandconfiguremodel
    model=RandomForestClassifier(n_estimators=10)

    为了支持新的行为(推荐),您可以将参数指定如下:

    #createandconfiguremodel
    model=RandomForestClassifier(n_estimators=100)

    更多的Future Warnings问题

    你是否在为Future Warnings而挣扎?请在下面的评论中告诉我,我会尽我所能帮助你。

    Future Warnings建议

    一般来说,我不建议忽略或消除警告消息。

    忽略警告消息意味着该消息可能掩盖了真正的错误或程序输出,而API未来的更改可能会对您的程序产生负面影响,除非您已经考虑过这些问题。

    对于研发工作来说,消除警告可能是一个快速解决方案,但是不应该在生产系统中使用。比简单地忽略消息更糟糕的是,消除警告还可能消除来自其他api的消息。

    相反,我建议您修复软件中的警告消息。

    应该如何更改代码?

    一般来说,我建议几乎总是采用API的新行为,例如新的默认行为,除非您明确依赖函数的先前行为。

    对于长期运行的操作或生产代码,显式指定所有函数参数而不使用默认值可能是一个好主意,因为它们在将来可能会发生更改。

    我还建议您更新scikit-learn库,并跟踪每个新版本中对API的更改。

    最简单的方法是查看每个版本的发行说明,可以在这里找到:

    • scikit-learnReleaseHistory

    进一步阅读

    如果您希望深入了解,本节将提供更多关于这个主题的资源。

    • Python Warning control API
    • sklearn.linear_model.LogisticRegression API
    • sklearn.svm.SVC API - sklearn.svm.SVR API
    • scikit-learn Release History
    展开全文
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