X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)这里为什么会有两个测试集和两个数据集

时间: 2024-03-25 18:40:01 浏览: 209
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数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

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非常抱歉,我的回答有误,关于这个问题,以下是正确的观点: 在这段代码中,确实出现了两个训练集和两个测试集。这是因为每个类别的样本数是50个,要求从每个类别中选择40个样本作为训练集,10个样本作为测试集。因此,我们需要从每个类别中分别选择前40个样本作为训练集,后10个样本作为测试集,然后将三个类别的训练集和测试集分别合并起来。 具体地说,代码中的第一行: ``` X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) ``` 将setosa、versicolor和virginica三个类别的前40个样本分别合并起来,作为训练集X_train。第二行: ``` y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) ``` 将三个类别的训练集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为训练集标签y_train。对于测试集,代码中的第三行: ``` X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) ``` 将setosa、versicolor和virginica三个类别的后10个样本分别合并起来,作为测试集X_test。第四行: ``` y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0) ``` 将三个类别的测试集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为测试集标签y_test。 因此,这里只有一个训练集和一个测试集,但这个训练集和测试集是由每个类别的前40个和后10个样本组成的。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

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