#划分训练集和验证集 X_train, Y_train, X_test, Y_test = time_seq(x, time_step, val_seq) Y_train, Y_test = Y_train.reshape(-1,), Y_test.reshape(-1,)
时间: 2023-10-06 17:11:09 浏览: 60
这段代码的作用是将输入序列 x 划分为训练集和验证集,并对应生成相应的标签,其中 val_seq 是验证集的长度,time_step 是时间步长,也就是一次输入的序列长度。具体实现可以参考以下代码:
```python
def time_seq(x, time_step, val_seq):
X = []
Y = []
for i in range(len(x) - time_step - val_seq):
X.append(x[i:i+time_step])
Y.append(x[i+time_step:i+time_step+val_seq])
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
split = int(len(X) * 0.8)
X_train, Y_train = X[:split], Y[:split]
X_test, Y_test = X[split:], Y[split:]
return X_train, Y_train, X_test, Y_test
```
其中,循环遍历 x 的每一个时间步,将前 time_step 个时间步作为输入,接下来的 val_seq 个时间步作为输出标签,然后将生成的输入和标签添加到 X 和 Y 中。最后,将 X 和 Y 按照 8:2 的比例划分为训练集和验证集,并返回划分后的结果。由于 Y 中每个元素都是一个长度为 val_seq 的序列,因此需要将其 reshape 成一维数组,便于后续的模型训练。
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