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x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]具体是什么意思

时间: 2023-05-19 19:05:37 浏览: 287

数据集分割train和test程序

这是一个Python中的切片操作，将一个DataFrame类型的数据x分成两部分，x_train为前面的部分，x_test为后面的部分，其中cut为切割点的位置。x_train包含了除了最后cut个数据之外的所有数据，x_test包含了最后cut个数据。

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python：iloc()方法、slice()方法、enumerate()方法、[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]方法(切记：切片为左闭右开)

文章目录切片之一维数组切片之二维数组.iloc()函数slice()函数enumerate（）因为一个切片索引导致一上午在纠结代码肿么回事！ε=(´ο｀*)))唉话不多说，上例子切片之一维数组 import numpy as np a=np.arange(5)...

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了...最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]；cut=30，总数据量2000，最终结果是什么

这段代码是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，其中cut=30表示测试集的大小为30，x.iloc[:-cut]表示训练集的数据，x.iloc[-cut:]表示测试集的数据。最终结果是将数据集划分为训练集和测试集。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值，输出对比图，该怎么修改程序

y_test = min_max_scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) # 画图 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test), pd.DataFrame(y_predict)], axis=1) draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot...

详细描述python编写线性回归器模型，编写损失函数、编写梯度反传函数；实现 diamonds 特征（carat， cut，color，clarity，depth，table，x，y，z）对价格（price）的预测；训练数据为第 1-40000 条数据中所有合数索引对应的数据；测试数据为第 1-40000 条数据中所有质数索引对应的数据（4203 个）。

train_cat = encoder.fit_transform(train_data[['cut', 'color', 'clarity']]) test_cat = encoder.transform(test_data[['cut', 'color', 'clarity']]) # 对数值变量进行缩放 scaler = MinMaxScaler() train_num ...

详细描述python编写线性回归器模型，编写损失函数、编写梯度反传函数；实现 diamonds 特征（carat， cut，color，clarity，depth，table，x，y，z）对价格（price）的预测并可视化；训练数据为第 1-40000 条数据中所有合数索引对应的数据；测试数据为第 1-40000 条数据中所有质数索引对应的数据（4203 个）。

train_X = train_data.iloc[:, :-1].values train_y = train_data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) train_y_hat = forward(train_X, weights, bias) train_loss.append(loss(train_y, train_y_hat)) # 计算...

利用结巴对CDIAL-BIAS-race文件进行分词与词性标注，将语料分成测试集与训练集（一般为1：4的比例）。在训练集上统计HMM中初始概率、发射概率、转移概率估算所需的参数。

df['text_seg'] = df['text'].apply(lambda x: pseg.cut(x)) # 将分词结果存入新的一列 df['seg'] = df['text_seg'].apply(lambda x: [word.word for word in x]) 分词和词性标注的结果如下所示： | index | ...

ValueError: Unknown label type: 'continuous

X_train, y_train, X_test, y_test = load_data() # 假设y_train是一个连续型标签数据 # .... # 构建KNN模型 knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn.predict(X_test) # ...

写出三个代码用jupyter分别实现prophet、transformer、pytorch-forecasting预测，用于对一个包含5维特征的1400x5的数据集进行预测。代码中包括了数据标准化、绘制数据趋势图、早停、正则化、计算训练损失和验证损失并绘图，以及绘制各列数据的预测图和总体数据的预测图，并计算MAE/MAPE/MSE/RMSE/SMAPE指标。

data['is_test'] = data['time_idx'] > validation_cutoff data['is_nan'] = data[target_col].isna() # 标签编码器 label_encoders = {} for col in static_categoricals + time_varying_known_categoricals + ...

这里加载的文件是excel格式并且用第一列数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 将连续型标签转换为离散型标签 labels = pd.cut(y_train, bins=[-float('inf'), 0, float('inf')], labels=[0, 1])...

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