def create_dataset(X, y, seq_len=7): features = [] targets = [] for i in range(0, len(X) - seq_len, 1): data = X.iloc[i:i+seq_len] # 序列数据 label = y.iloc[i+seq_len] # 标签数据 # 保存到features和labels features.append(data) targets.append(label) # 返回 return np.array(features), np.array(targets)
时间: 2024-04-19 18:24:44 浏览: 17
这是一个用于创建数据集的函数。函数的输入是X(特征数据)和y(目标数据),以及一个可选的参数seq_len(序列长度,默认为7)。函数的目标是将数据集划分为一组特征和对应的标签。
在函数内部,首先定义了两个空列表features和targets,用于保存特征和标签数据。
然后,通过一个for循环遍历数据集,从索引0开始,每次移动1个步长,直到len(X) - seq_len的位置。在每次迭代中,根据序列长度seq_len,从特征数据X中获取一段连续的子序列data,从目标数据y中获取对应的标签值label。
接下来,将每个子序列data添加到features列表中,将对应的标签值label添加到targets列表中。
最后,将features和targets转换为NumPy数组,并作为函数的输出返回。
这个函数的作用是将时间序列数据转换为可用于训练模型的特征和标签组合。通常用于构建适用于序列模型(如循环神经网络)的输入数据。