以下是使用类的方法改写随机装箱特征模型代码的示例：
import torch class RandomBinningFeatureModel: def __init__(self, num_bins): self.num_bins = num_bins def fit_transform(self, x): # 获取输入数据的大小和特征数 num_samples, input_dim = x.shape # 定义装箱的大小 bin_size = input_dim // self.num_bins # 将原始特征映射到装箱中 xb = torch.zeros(num_samples, self.num_bins) for i in range(self.num_bins): start = i * bin_size end = (i + 1) * bin_size bin_values = x[:, start:end] bin_mean = bin_values.mean(dim=1, keepdim=True) xb[:, i] = bin_mean.squeeze() return xb
在上述代码中，我们首先定义了一个名为RandomBinningFeatureModel的类，并在其__init__方法中接受一个参数num_bins，表示装箱的数量。然后，我们定义了一个名为fit_transform的方法，该方法接受原始输入数据x作为参数，并返回转换后的特征张量xb。
在fit_transform方法中，我们首先获取原始输入数据的大小和特征数，并根据num_bins计算出每个装箱的大小。然后，我们遍历每个装箱，计算该装箱内特征的平均值，并将其作为新的特征。最后，我们返回转换后的特征张量xb。
使用类的方法，我们可以更方便地重复使用随机装箱特征模型，并将其集成到其他机器学习算法中。例如，我们可以将其与线性回归模型或支持向量机模型结合起来，以构建更复杂的模型。
----------以torch生成的随机数作为输入数据，给出使用上面的RandomBinningFeatureModel类的案例
import torch # 生成随机输入数据 rng = torch.Generator().manual_seed(42) num_samples = 100 input_dim = 50 x = torch.randn(num_samples, input_dim, generator=rng) # 定义随机装箱特征模型 num_bins = 10 rbf_model = RandomBinningFeatureModel(num_bins) # 对输入数据进行特征转换 xb = rbf_model.fit_transform(x) # 打印转换后的特征张量 print(xb)
在上述代码中，我们首先使用torch生成器rng生成了一个大小为(num_samples, input_dim)的随机输入数据x。然后，我们定义了一个名为rbf_model的RandomBinningFeatureModel类的实例，并传入参数num_bins=10表示我们希望将输入数据装箱为10个均值特征。
最后，我们调用rbf_model的fit_transform方法对输入数据x进行特征转换，并将转换后的特征张量保存在变量xb中。我们可以打印xb以查看转换后的特征张量。
