解释train_ratio = 0.7 val_ratio = 0.2 test_ratio = 0.1 batch_size = 150 len_seq = 24 len_out = 1 loss_function = 'MAE' learning_rate = 0.0001 weight_decay = 0.001 num_blocks = 2 dim = 128 interval_length = 5000 epochs = 50 target_value = 'wind_speed' features_num = 1
时间: 2023-10-10 08:06:36 浏览: 57
这些参数是用于一个机器学习模型的训练的。具体解释如下:
- `train_ratio = 0.7`,训练集所占比例为70%。
- `val_ratio = 0.2`,验证集所占比例为20%。
- `test_ratio = 0.1`,测试集所占比例为10%。
- `batch_size = 150`,每个训练batch的样本数量为150。
- `len_seq = 24`,输入的时间序列长度为24(小时)。
- `len_out = 1`,输出的时间序列长度为1(小时)。
- `loss_function = 'MAE'`,损失函数为平均绝对误差。
- `learning_rate = 0.0001`,学习率为0.0001。
- `weight_decay = 0.001`,权重衰减系数为0.001。
- `num_blocks = 2`,模型中的transformer block的数量为2。
- `dim = 128`,模型中的每个transformer block的隐藏层维度为128。
- `interval_length = 5000`,训练过程中每隔5000个batch输出一次训练信息。
- `epochs = 50`,训练的epoch数为50。
- `target_value = 'wind_speed'`,预测目标为“风速”。
- `features_num = 1`,输入的特征数为1。
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train,val = train_test_split(files,test_size=0.2)
这是一个用于将数据集划分为训练集和验证集的函数。train_test_split()函数是sklearn库中的一个函数,它可以将数据集随机划分为训练集和测试集。其中,参数files是要划分的数据集,test_size是测试集所占的比例,通常情况下,我们将其设置为0.2,即测试集占总数据集的20%。函数的返回值是一个元组,包含了划分好的训练集和测试集。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设files是要划分的数据集
train, val = train_test_split(files, test_size=0.2)
```
trainval,test = train_test_split(names,test_size=0.2,shuffle=10)
trainval,test = train_test_split(names, test_size=0.2, shuffle=10) 是用于划分数据集的函数。它将给定的数据集 `names` 分割成两个部分:`trainval` `test`。
- `trainval` 是训练和验证集的组合,用于模型的训练和调优。
- `test` 是测试集,用于评估模型的性能。
这个函数的参数解释如下:
- `names`:要划分的数据集。
- `test_size`:测试集的比例。在这个例子中,设置为0.2表示将20%的数据划分为测试集,剩下的80%作为训练和验证集。
- `shuffle`:是否对数据进行洗牌。在这个例子中,设置为10表示使用随机种子10进行洗牌操作,以确保每次划分的结果一致。
请注意,这里的 `train_test_split` 函数是一个示例函数,实际上可能是你自己定义的函数或者来自某个库。具体的实现可能会有所不同。