翻译：data = data.reshape(-1, data.shape[-1]) scaler = StandardScaler().fit(data) data = scaler.transform(data)

时间: 2024-05-28 14:09:04 浏览: 96
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基于transformer的机器翻译

这是一个对数据进行预处理的代码，使用了Scikit-learn中的StandardScaler()函数将数据进行标准化处理，使得数据满足标准正态分布。函数首先将数据的维度进行转换，将最后一个维度作为唯一的特征维度。然后，模型通过计算不同特征在整个数据集中的标准差和均值，将数据缩放到相似的尺度，从而有利于后续模型的学习和优化。
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python3.7解决最小二乘遇到ValueError:Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.].关于reshape和predict

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 翻译过来是： ValueError：预期为2D数组，改为获取1D数组： ...
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tensorflow入门:tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用

feature = tf.reshape(feature, parsed_features['shape']) label = parsed_features['label'] return feature, label dataset = dataset.map(parse_function) # 添加批处理和随机洗牌等预处理步骤 dataset = ...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

data = scaler.fit_transform(data) # 划分数据集 train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] # 创建数据集 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 修改为： X_train, Y_train = create_dataset(train_...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.metrics import mean_squared_error # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 将数据划分为训练集和测试集 train_size = int(len(scaled_data) * 0.7) test_size = len(scaled_data) - train_size train_data, test_data = scaled_data[0:train_size, :], scaled_data[train_size:len(scaled_data), :] # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu')) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3), train_data[:, 3], epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predicted = model.predict(test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)) # 反归一化 predicted = scaler.inverse_transform(predicted) actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1)) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(actual, predicted) print("均方误差：", mse)这个表格里的数据假有8列，向下传播最后一行是8个输出，这个里面的程序里面怎么改

actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1)) 修改为： train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3) test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3) predicted = scaler.inverse_transform...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset...

train_data_reshaped = train_data.reshape(-1, train_data.shape[-1]) scaler.fit(train_data_reshaped)

这段代码是将训练数据train_data进行了重塑（reshaped），将其变为了一个二维矩阵，其中第一维度为-1，表示自动计算此维度的大小，第二维度为train_data的最后一维，即每个样本的特征数。这么做的目的是为了方便后续...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range

具体地说，X_train的维度为 (样本数量, 时间步长, 特征数)，而在代码中reshape时将其调整为了 (样本数量, 时间步长, 1)，这表示只有一个特征，但实际上在读取数据时有多个特征。 可能的解决方法是检查数据读取部分...

dataset = new_data.values train= dataset #valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # 重塑训练数据格式为三维形式 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)) # 创建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(Dense(1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - 30 - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test)模型预测值为nan

1. 数据集中可能存在缺失值或异常值。可以通过检查数据集来解决此问题。 2. 在进行数据归一化时，MinMaxScaler可能没有正确地处理数据。可以尝试使用其他归一化方法来处理数据。 3. 模型可能存在训练不充分的问题...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用LSTM神经网络模型对车辆速度进行预测的例子。它首先读取了一个名为"车辆：274序：4结果数据.csv"的数据集文件，然后使用pandas库将其转换为DataFrame格式。接下来，它将数据集分为训练集和测试集，并...

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 到 1 的范围内。 2. 创建训练集和测试集：将数据集分为训练集和测试集。 3. 创建模型：使用 Keras 搭建一个 LSTM 神经网络模型。 ...

# 获取股票数据 df = ts.get_k_data('600519', start='2001-01-01', end='2015-12-31') # 将收盘价转换为numpy数组 close_price = np.array(df['close']) # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec(close_price, 'db4', level=4) coeffs[1:] = (pywt.threshold(i, value=100, mode='soft') for i in coeffs[1:]) reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4') 将这段代码进行续写完成数据的预处理，从而使得该小波变换后的数据可以作为lstm模型的输入

reconstructed_signal = scaler.fit_transform(reconstructed_signal.reshape(-1, 1)) 2. 切分数据 python train_size = int(len(reconstructed_signal) * 0.7) test_size = len(reconstructed_signal) - ...

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1) # 使用模糊矩阵预测新数据点 pred = rf_clf.predict(model.predict(new_data_fuzzy)) print(pred) 修正后的代码主要有以下几点改动： 1. 引入了 ...

# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集，并进行特征缩放： X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式： X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练： model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率： y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy)

1. 导入必要的库和数据，其中包括pandas、sklearn和keras等库。数据集被存储在一个名为data的DataFrame对象中。 2. 通过删除目标列'体质类型'来获取特征数据X和目标数据y。 3. 使用train_test_split函数将数据集...

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, LSTM# 读取数据dataset = pd.read_csv('wind_speed.csv', header=0, index_col=0)dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index)dataset = dataset.resample('H').mean()# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))dataset_scaled = scaler.fit_transform(dataset)# 创建训练集和测试集train_size = int(len(dataset_scaled) * 0.8)test_size = len(dataset_scaled) - train_sizetrain, test = dataset_scaled[0:train_size, :], dataset_scaled[train_size:len(dataset_scaled), :]# 创建数据集def create_dataset(dataset, look_back): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY)look_back = 24trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)testX, testY = create_dataset(test, look_back)# 调整数据维度trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))# 创建LSTM模型model = Sequential()model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))model.add(Dense(1))model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)# 预测数据trainPredict = model.predict(trainX)testPredict = model.predict(testX)# 反转数据缩放trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)trainY = scaler.inverse_transform([trainY])testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)testY = scaler.inverse_transform([testY])# 绘制预测结果plt.plot(trainY[0], label='Train Data')plt.plot(trainPredict[:,0], label='Predicted Train Data')plt.plot(testY[0], label='Test Data')plt.plot(testPredict[:,0], label='Predicted Test Data')plt.legend(loc='best')plt.show()

这段代码是使用 LSTM 模型对风速数据进行预测的代码。具体来说，代码中使用了 Pandas 库读取风速数据，并进行了预处理和归一化。然后将数据集划分为训练集和测试集，并创建了一个函数 create_dataset 来生成数据集。...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight # 读取数据 data = pd.read_csv('database.csv') # 数据预处理 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 特征选择 pca = PCA(n_components=10) X = pca.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) model.fit(X_train, y_train,class_weight=class_weights,epochs=100, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) #检验值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) print(auc) print("Accuracy:", accuracy) print('Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))

这是一个使用卷积神经网络(CNN)进行二分类的模型，数据经过了标准化和PCA特征选择的预处理。模型使用了一个卷积层(Conv1D)和一个池化层(MaxPooling1D)，然后通过一个全连接层(Dense)输出最终结果。...
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