y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步,或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意,这里改为预测一步之后的标签的运算过程
时间: 2024-03-31 18:38:31 浏览: 27
这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset,用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签,以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps,用于将数据转换成模型需要的形式。在 __init__ 函数中,将传入的数据转换成 float32 类型并进行归一化处理。在 transform 函数中,将数据按照 time_steps 和 output_steps 划分成多个小块,并将这些小块组合成一个三维数组。在 __getitem__ 函数中,根据索引获取对应的数据和标签,并将标签改为预测一步之后的标签。注意,这里的 target_index 已经不再需要了,因为目标变量已经在 data 中被删除了。
相关问题
X_mean = X_train.mean(axis=0)
This line of code calculates the mean of the columns in the X_train dataset.
The "mean" function in numpy calculates the average of the specified axis. In this case, "axis=0" means that the function will calculate the mean of each column in the X_train dataset.
The resulting X_mean variable will be a numpy array containing the mean values for each column in X_train.
y_reg = data[ data.columns[0] ]
这行代码是从一个名为"data"的DataFrame中选取第一列,并将其赋值给变量"y_reg"。具体来说,"data.columns"返回"data"中所有列的名称,"[0]"则表示选取第一列。最后,"data[ data.columns[0] ]"表示选取"data"中的第一列作为一个Series。
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