# 划分区间 # 训练集历史区间、中间区间、标签区间 train_history_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/2', periods=60))] # [20160302,20160501) train_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/5/1', periods=15))] # [20160501,20160516) train_label_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/5/16', periods=31))] # [20160516,20160616) # 验证集历史区间、中间区间、标签区间 validate_history_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/1/16', periods=60))] # [20160116,20160316) validate_middle_field = off_train[ off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/3/16', periods=15))] # [20160316,20160331) validate_label_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/31', periods=31))] # [20160331,20160501) # 测试集历史区间、中间区间、标签区间 test_history_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/4/17', periods=60))] # [20160417,20160616) test_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/6/16', periods=15))] # [20160616,20160701) test_label_field = off_test.copy() # [20160701,20160801)

时间: 2023-06-16 15:07:19 浏览: 57
这段代码是用来划分训练集、验证集和测试集的。其中,训练集的历史区间、中间区间和标签区间分别是从2016年3月2日到2016年5月1日、从2016年5月1日到2016年5月16日、从2016年5月16日到2016年6月16日;验证集的历史区间、中间区间和标签区间分别是从2016年1月16日到2016年3月16日、从2016年3月16日到2016年3月31日、从2016年3月31日到2016年5月1日;测试集的历史区间、中间区间和标签区间分别是从2016年4月17日到2016年6月16日、从2016年6月16日到2016年7月1日、从2016年7月1日到2016年8月1日。这里的"off_train"和"off_test"是指原始数据集。
相关问题

# 划分区间 # 训练集历史区间、中间区间、标签区间 train_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/2', periods=60))] # [20160302,20160501) train_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/5/1', periods=15))] # [20160501,20160516) train_label_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/5/16', periods=31))] # [20160516,20160616) # 验证集历史区间、中间区间、标签区间 validate_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/1/16', periods=60))] # [20160116,20160316) validate_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/3/16', periods=15))] # [20160316,20160331) validate_label_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/31', periods=31))] # [20160331,20160501) # 测试集历史区间、中间区间、标签区间 test_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/4/17', periods=60))] # [20160417,20160616) test_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/6/16', periods=15))] # [20160616,20160701) test_label_field = off_test.copy() # [20160701,20160801)将其改为一个函数

可以将这段代码封装成一个函数,以便在需要时可以直接调用。以下是一个可能的实现: ```python import pandas as pd def split_dataset(off_train, off_test): # 划分区间 # 训练集历史区间、中间区间、标签区间 train_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/2', periods=60))] # [20160302,20160501) train_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/5/1', periods=15))] # [20160501,20160516) train_label_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/5/16', periods=31))] # [20160516,20160616) # 验证集历史区间、中间区间、标签区间 validate_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/1/16', periods=60))] # [20160116,20160316) validate_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/3/16', periods=15))] # [20160316,20160331) validate_label_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/3/31', periods=31))] # [20160331,20160501) # 测试集历史区间、中间区间、标签区间 test_history_field = off_train[off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/4/17', periods=60))] # [20160417,20160616) test_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/6/16', periods=15))] # [20160616,20160701) test_label_field = off_test.copy() # [20160701,20160801) return (train_history_field, train_middle_field, train_label_field, validate_history_field, validate_middle_field, validate_label_field, test_history_field, test_middle_field, test_label_field) ``` 调用该函数时,需要传入 `off_train` 和 `off_test` 两个数据集作为参数,函数将返回九个数据集,分别对应训练集、验证集和测试集的历史区间、中间区间和标签区间。

dataset1 = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature1 = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))] 请将以上代码按以下方式划分 # 测试集历史区间、中间区间、标签区间 test_history_field = off_train[ off_train['date_received'].isin(pd.date_range('2016/4/17', periods=60))] # [20160417,20160616) test_middle_field = off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/6/16', periods=15))] # [20160616,20160701) test_label_field = off_test.copy() # [20160701,20160801)

以上代码中,dataset1是标签区间,feature1是历史区间+中间区间。因此,可以按以下方式划分: - 测试集历史区间:feature1中的历史区间,即off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]; - 测试集中间区间:test_middle_field,即off_train[off_train['date'].isin(pd.date_range('2016/6/16', periods=15))]; - 测试集标签区间:test_label_field,即off_test.copy()。

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# 划分区间 dataset_test = off_test#dataset3的数据集范围即为要预测的7月份的线下测试集 feature_test = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))] dataset_validate = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')] feature_validate = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))] dataset_train = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature_train = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]出现报错# 划分区间 dataset_test = off_test#dataset3的数据集范围即为要预测的7月份的线下测试集 feature_test = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))] dataset_validate = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')] feature_validate = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))] dataset_train = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature_train = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]怎么解决

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