解释这段代码: df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))
时间: 2023-06-16 07:04:17 浏览: 125
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这段代码是一个数据预处理的过程,主要是针对 DataFrame 数据进行操作。
第一个函数 generate_avgs 是计算 DataFrame 中三个特征(avgVehicleSpeed,vehicleFlowRate 和 trafficConcentration)的指数加权平均(Exponential Weighted Mean,简称 EWM),并添加到 DataFrame 中。这里使用的是 Pandas 库中的 ewm 函数,其中 span 参数表示时间窗口大小,adjust 参数表示是否使用偏差校正。
第二个函数 generateXYspeed20 是为了生成训练集和测试集,其中 y 表示是否出现了平均车速降低超过 20% 的情况。首先,函数计算了当前时刻和 forward 个时刻之间的平均车速的变化率(即相对变化),然后对 y 进行赋值,如果变化率小于 -0.2,则将 y 赋值为 1,否则为 0。最后,函数返回特征矩阵 X 和目标变量 y。
第三个函数 generateXYspeedUnder 和第四个函数 generateXYspeedAndFlowUnder 分别与第二个函数类似,只是针对的是平均车速低于平均值 0.6 倍的情况和同时考虑平均车速和车流量低于平均值 0.6 倍的情况,这两个函数也会返回特征矩阵 X 和目标变量 y。
最后一个函数 print_metrics 是为了评估模型的性能指标,其中包括混淆矩阵、准确率、精确率和召回率。这里使用的是 scikit-learn 库中的相关函数来计算这些指标。
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