mm.inverse_transform
时间: 2024-06-17 18:05:43 浏览: 152
在机器学习中，通常会对数据进行特征缩放或标准化，使得数据分布在一个合适的范围内，方便模型的训练和预测。而在使用模型进行预测时，需要将特征缩放或标准化后的数据转换为原始数据，这就是反向变换。在sklearn库中，mm.inverse_transform是MinMaxScaler类的一个方法，用于将MinMaxScaler对数据进行的缩放操作进行反向变换，将缩放后的数据转换为原始数据。
相关问题
写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码
suanfa.py代码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('shuju.csv')
# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))
# 划分数据集
def split_data(data, lookback):
data_raw = data.to_numpy()
data = []
for index in range(len(data_raw) - lookback):
data.append(data_raw[index: index + lookback])
data = np.array(data)
test_size = int(np.round(0.2 * data.shape[0]))
train_size = data.shape[0] - test_size
x_train = torch.tensor(data[:train_size, :-1, :])
y_train = torch.tensor(data[:train_size, -1, :])
x_test = torch.tensor(data[train_size:, :-1, :])
y_test = torch.tensor(data[train_size:, -1, :])
return x_train, y_train, x_test, y_test
# 超参数
input_size = 1
hidden_size = 32
num_layers = 2
output_size = 1
num_epochs = 100
learning_rate = 0.01
# 定义模型
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = out[:, -1, :]
out = self.fc(out)
return out
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device)
# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data, lookback=4)
for epoch in range(num_epochs):
inputs = x_train.to(device)
targets = y_train.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch + 1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
```
predict.html代码：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>销售预测系统</title>
<!-- 引入layui样式 -->
<link rel="stylesheet" href="https://www.layuicdn.com/layui/css/layui.css">
</head>
<body>
<div class="layui-container">
<div class="layui-row">
<div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
<form class="layui-form">
<div class="layui-form-item">
<label class="layui-form-label">选择日期</label>
<div class="layui-input-block">
<input type="text" name="date" id="date" placeholder="yyyy/mm" autocomplete="off" class="layui-input">
</div>
</div>
<div class="layui-form-item">
<div class="layui-input-block">
<button type="button" class="layui-btn" onclick="predict()">销售额预测</button>
</div>
</div>
</form>
</div>
</div>
<div class="layui-row">
<div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
<div class="layui-form-item">
<label class="layui-form-label">销售额预测结果</label>
<div class="layui-input-block">
<input type="text" name="result" id="result" readonly="readonly" autocomplete="off" class="layui-input">
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- 引入layui JS -->
<script src="https://www.layuicdn.com/layui/layui.js"></script>
<script>
function predict() {
var date = $("#date").val();
$.ajax({
type: "POST",
url: "/predict",
data: {"date": date},
success: function (data) {
$("#result").val(data);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
```
app.py代码：
```python
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from suanfa import LSTM
app = Flask(__name__)
# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size=1, hidden_size=32, num_layers=2, output_size=1).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
# 读取数据并归一化处理
data = pd.read_csv('shuju.csv')
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))
# 定义预测函数
def predict(date):
# 获取前4个月的销售额数据
last_4_month = []
for i in range(4):
year, month = date.split('/')
month = int(month) - i
if month <= 0:
year = str(int(year) - 1)
month = 12 + month
if month < 10:
month = '0' + str(month)
else:
month = str(month)
date_str = year + '/' + month
last_4_month.append(data[data['Date'] == date_str]['TotalPrice'].values[0])
last_4_month.reverse()
input_data = torch.tensor(last_4_month).view(1, 4, 1).float().to(device)
# 模型预测
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
output = scaler.inverse_transform(output.cpu().numpy())[0][0]
return round(output, 2)
# 定义路由
@app.route('/')
def index():
return render_template('predict.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_result():
date = request.form.get('date')
result = predict(date)
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在运行完以上代码后，通过访问http://localhost:5000/即可进入销售预测系统。用户选择好年月后点击预测按钮，系统就会调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，并将预测结果显示在页面下方的结果返回框中。
写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码
对于这个任务，我们需要完成以下几个步骤：
1. 编写算法脚本 suanfa.py，用于数据处理、模型训练和预测。
2. 编写 Flask 应用 app.py，用于处理用户请求并返回结果。
3. 编写 HTML 页面 predict.html，用于获取用户输入并向后端发送请求。
下面是详细的代码：
suanfa.py
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def split_data(data, lookback):
"""
划分数据集为训练集和测试集
:param data: DataFrame格式的原始数据集
:param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
:return: (训练集输入数据, 训练集输出数据, 测试集输入数据, 测试集输出数据, scaler)
"""
data_raw = data.to_numpy()
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data_scaled = scaler.fit_transform(data_raw)
result = []
for index in range(len(data_scaled) - lookback):
result.append(data_scaled[index: index + lookback])
result = np.array(result)
row = round(0.8 * result.shape[0])
train = result[:int(row), :]
np.random.shuffle(train)
x_train = train[:, :-1]
y_train = train[:, -1][:, -1]
x_test = result[int(row):, :-1]
y_test = result[int(row):, -1][:, -1]
x_train = torch.from_numpy(x_train).type(torch.Tensor)
x_test = torch.from_numpy(x_test).type(torch.Tensor)
y_train = torch.from_numpy(y_train).type(torch.Tensor)
y_test = torch.from_numpy(y_test).type(torch.Tensor)
return x_train, y_train, x_test, y_test, scaler
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
super().__init__()
self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)
self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)
self.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size),
torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size))
def forward(self, input_seq):
lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1), self.hidden_cell)
predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
return predictions[-1]
def train_model(data, lookback, model_path):
"""
训练模型并保存
:param data: DataFrame格式的原始数据集
:param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
:param model_path: 保存模型的路径
"""
x_train, y_train, x_test, y_test, scaler = split_data(data, lookback)
model = LSTM()
loss_function = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
epochs = 150
for i in range(epochs):
for j in range(x_train.size()[0]):
optimizer.zero_grad()
model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
y_pred = model(x_train[j])
single_loss = loss_function(y_pred, y_train[j])
single_loss.backward()
optimizer.step()
if i % 25 == 1:
print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}')
torch.save(model.state_dict(), model_path)
print("Model saved")
def predict(model_path, input_date):
"""
使用保存的模型预测销售额
:param model_path: 保存模型的路径
:param input_date: 用户选择的日期，格式为'YYYY-MM'
:return: 预测销售额
"""
model = LSTM()
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval()
data = pd.read_csv('shuju.csv')
data = data.set_index('Year-Month')
# 将输入的日期转换为对应的行数
row_num = data.index.get_loc(input_date)
x = data.iloc[row_num - 4:row_num + 1]['TotalPrice'].values
x = scaler.transform(x.reshape(-1, 1))
x = torch.from_numpy(x).type(torch.Tensor)
with torch.no_grad():
model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
pred = model(x)
pred = scaler.inverse_transform(pred.reshape(-1, 1))
return round(pred[0][0])
```
app.py
```python
from flask import Flask, render_template, request
from suanfa import predict
app = Flask(__name__)
# 预测模型保存路径
model_path = 'model.pth'
@app.route('/')
def index():
return render_template('predict.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_sales():
# 获取用户输入的日期
input_date = request.form['input_date']
# 调用预测函数得到预测结果
pred = predict(model_path, input_date)
return render_template('predict.html', prediction=pred)
```
predict.html
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>销售额预测系统</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap-theme.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/skin/default/layer.css">
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/layer.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="page-header">
<h1>销售额预测系统</h1>
</div>
<div class="row">
<div class="col-md-6 col-md-offset-3">
<form class="form-inline" action="/predict" method="POST">
<div class="form-group">
<label for="input_date">日期：</label>
<input type="month" class="form-control" id="input_date" name="input_date" required>
</div>
<button type="submit" class="btn btn-primary">预测</button>
</form>
{% if prediction %}
<div class="alert alert-success" role="alert">
预测结果：{{ prediction }} 元
</div>
{% endif %}
</div>
</div>
</div>
</body>
</html>
```
在运行应用之前，需要在命令行中安装以下依赖：
```bash
pip install Flask pandas numpy torch sklearn
```
接下来，在命令行中输入以下命令启动应用：
```bash
export FLASK_APP=app.py
flask run
```
然后在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5000/ 即可使用销售额预测系统。
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Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。
此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。
在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。
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- 输出信息到控制台
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- Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。
- Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。
- 从控制台读取信息
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- Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。
2. 输入输出的格式化
Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。
- Print函数使用格式化占位符
- `%v`表示使用默认格式输出值。
- `%+v`会包含结构体的字段名。
- `%#v`会输出Go语法表示的值。
- `%T`会输出值的数据类型。
- `%t`用于布尔类型。
- `%d`用于十进制整数。
- `%b`用于二进制整数。
- `%c`用于字符（rune）。
- `%x`用于十六进制整数。
- `%f`用于浮点数。
- `%s`用于字符串。
- `%q`用于带双引号的字符串。
- `%%`用于百分号本身。
3. 示例代码分析
在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。
```go
package main
import "fmt"
func main() {
var name string
fmt.Print("请输入您的名字: ")
fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中
fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息
}
```
以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。
4. 代码注释和文档编写
在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。
总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。
红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。
红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。
关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。
原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。
综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。