上文中第一步是否有图示
时间: 2023-06-20 13:07:02 浏览: 44
抱歉,我之前没有画图示,我现在为你补充一下。以下是第一步的图示:
1. 选定一个目标(例如:预测股票价格)并确定需要使用的数据集。
![step1](https://i.imgur.com/8C7Fh6t.png)
在这个例子中,我们选定了预测股票价格作为目标,并从 Yahoo Finance 上获取了相关的历史股票数据。
相关问题
上文中提到的缩放因子有什么常用的确定方法吗
确定缩放因子的常用方法有以下几种:
1. **使用训练集的标准差和测试集的标准差的比例**:计算训练集和测试集的标准差,然后将它们进行比较。缩放因子可以通过将训练集的标准差除以测试集的标准差来获得。
```python
import numpy as np
# 假设有训练集 X_train 和测试集 X_test
# 计算训练集的标准差
std_train = np.std(X_train, axis=0)
# 计算测试集的标准差
std_test = np.std(X_test, axis=0)
# 计算缩放因子
scaling_factor = std_train / std_test
```
2. **使用训练集的范围和测试集的范围的比例**:计算训练集和测试集的范围(最大值减去最小值),然后将它们进行比较。缩放因子可以通过将训练集的范围除以测试集的范围来获得。
```python
import numpy as np
# 假设有训练集 X_train 和测试集 X_test
# 计算训练集的范围
range_train = np.max(X_train, axis=0) - np.min(X_train, axis=0)
# 计算测试集的范围
range_test = np.max(X_test, axis=0) - np.min(X_test, axis=0)
# 计算缩放因子
scaling_factor = range_train / range_test
```
3. **使用训练集和测试集的平均值之差的比例**:计算训练集和测试集的平均值之差,然后将它们进行比较。缩放因子可以通过将训练集的平均值之差除以测试集的平均值之差来获得。
```python
import numpy as np
# 假设有训练集 X_train 和测试集 X_test
# 计算训练集的平均值
mean_train = np.mean(X_train, axis=0)
# 计算测试集的平均值
mean_test = np.mean(X_test, axis=0)
# 计算训练集和测试集的平均值之差
diff_train = np.max(X_train, axis=0) - np.min(X_train, axis=0)
# 计算训练集和测试集的平均值之差
diff_test = np.max(X_test, axis=0) - np.min(X_test, axis=0)
# 计算缩放因子
scaling_factor = diff_train / diff_test
```
这些方法都是根据训练集和测试集之间的差异来确定缩放因子,以保持数据的一致性。根据具体情况选择合适的方法,并根据实验结果进行调整。注意,在应用缩放因子时,需要将其应用于测试集中的特征以保持一致性。
如上文,atm系统中user类里有什么函数
在一个 ATM 系统中,User 类可能会包含一些与用户相关的函数,比如:
1. check_balance():查询用户账户余额。
2. deposit(amount):向用户账户中存入指定金额。
3. withdraw(amount):从用户账户中取出指定金额。
4. transfer(amount, target_account):将指定金额转账给目标账户。
5. change_pin(new_pin):修改用户账户的 PIN 码。
6. get_transaction_history():获取用户账户的交易记录。
7. get_personal_info():获取用户的个人信息,比如姓名、身份证号等等。
当然,这只是一些可能的例子,具体的函数实现还需要根据实际业务需求来确定。