Python generate_2d_rf_dataの例

コード例 #1

ファイル: test_splinelg.py プロジェクト: berenslab/RFEst

def test_splinelg_mle_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    df = [3, 4]
    model = splineLG(X, y, dims=dims, dt=dt, df=df, compute_mle=True)

    assert mse(uvec(model.w_mle), uvec(w_true.flatten())) < 1e-1

コード例 #2

def test_splinelnln_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    model = LNLN(X, y, dims=dims, dt=dt)
    model.fit(metric='corrcoef', num_iters=100, verbose=0, tolerance=10, beta=0.01)

    assert model.w_opt is not None

コード例 #3

ファイル: test_splinelg.py プロジェクト: berenslab/RFEst

def test_splinelg_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    df = [3, 4]
    model = splineLG(X, y, dims=dims, dt=dt, df=df)
    model.fit(metric='corrcoef', num_iters=100, verbose=0, tolerance=10, beta=0.01)

    assert mse(uvec(model.w_opt), uvec(w_true.flatten())) < 1e-1

コード例 #4

ファイル: test_asd.py プロジェクト: berenslab/RFEst

def test_asd_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    model = ASD(X, y, dims=dims)
    model.fit(p0=[
        1.,
        1.,
        6.,
        6.,
    ], num_iters=10, verbose=10)

    w_fit = model.optimized_C_post @ X.T @ y / model.optimized_params[0]**2

    assert mse(uvec(w_fit), uvec(w_true.flatten())) < 1e-1

コード例 #5

ファイル: test_ald.py プロジェクト: berenslab/RFEst

def test_ald_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    sigma0 = [1.3]
    rho0 = [0.8]
    params_t0 = [3., 20., 3., 20.9]  # taus, nus, tauf, nuf
    params_y0 = [3., 20., 3., 20.9]
    p0 = sigma0 + rho0 + params_t0 + params_y0
    model = ALD(X, y, dims=dims)
    model.fit(p0=p0, num_iters=30, verbose=10)

    w_fit = model.optimized_C_post @ X.T @ y / model.optimized_params[0]**2

    assert mse(uvec(w_fit), uvec(w_true.flatten())) < 1e-1

    

コード例 #6

def test_splinelnln_mle_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    model = LNLN(X, y, dims=dims, dt=dt, compute_mle=True)

    assert model.w_mle is not None

コード例 #7

def test_lnp_mle_small_rf():
    w_true, X, y, dims, dt = generate_2d_rf_data(noise='white')

    model = LNP(X, y, dims=dims, dt=dt, compute_mle=True)

    assert mse(uvec(model.w_mle), uvec(w_true.flatten())) < 1e-1