test_means = - grid.cv_results_[ 'mean_test_score' ] n_Cs = len(Cs) plt.plot(np.log10(Cs), test_means) #最佳超参数 best_C = grid.best_params_['C'] plt.axvline(np.log10(best_C), color='r', ls='--') plt.legend() plt.xlabel( 'log(C)' ) plt.ylabel( 'logloss' ) pl

时间: 2023-06-04 13:06:04 浏览: 79
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cSharp-and-plt.rar_C# plt_PLT_PLT 解析_c#解析plt_plt文件

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这段代码的作用是将一个包含不同参数组合的网格搜索结果中，每个参数组合对应的测试分数的平均值取反后，绘制在以对数为单位的横坐标轴上的折线图中。参数 Cs 是一个参数列表，表示模型中的参数值。代码中的 n_Cs 表示 Cs 列表的长度。
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sitka_weather_07-2014.csv

plt.plot(data['date'], data['temperature']) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度 (°F)') plt.title('Sitka 2014年7月每日平均温度') plt.show() 对于降水量，我们可以用类似的代码创建直方图： python...
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HPGL.rar_HPGL for plt_PLT_PLT-HPGL_hpgl文件解析_piececrl

PLT格式的详细说明；包含如何画线，如何画圆，如何填充等

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中，似乎您正在尝试将形状为（110，1）的数组与形状为（110，4）的数组进行广播操作，从而导致此错误。 您可以尝试使用 reshape() 方法来重新调整数组的...

test_len = 40 for i in range(train_size, len(new_data_x)): # 要预测的是i' test_x = new_data_x[i - test_len:i, np.newaxis, :] test_x = preminmaxscaler(test_x, train_x_minmax[0], train_x_minmax[1]) batch_test_x = torch.tensor(test_x, dtype=torch.float32, device=device) if i == train_size: test_y, hc = net.output_y_hc(batch_test_x, (zero_ten, zero_ten)) else: test_y, hc = net.output_y_hc(batch_test_x, hc) # test_y = net(batch_test_x) predict_y = test_y[-1].item() predict_y = unminmaxscaler(predict_y, train_x_minmax[0], train_y_minmax[1]) new_data_x[i] = predict_y # 绘制图 plt.plot(new_data_x, 'r', label='pred') plt.plot(data_x, 'b', label='real', alpha=0.3) plt.legend(loc='best')

首先定义了一个测试集的长度test_len，然后从训练数据之后的位置开始循环，每次取出test_len长度的数据作为输入，进行预处理和转换为tensor类型，再输入神经网络进行预测。首次进行预测时，初始化LSTM的隐状态为全0...

depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.show()

代码首先定义了一个范围为1到15的深度列表depth，然后创建了两个空列表err_train_list和err_test_list，用于存储训练集和测试集的错误率。接下来，使用决策树分类器DecisionTreeClassifier，并设置criterion为'...

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]) plt.legend(['True', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Test Set') plt.show()

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用LSTM神经网络模型对车辆速度进行预测的例子。它首先读取了一个名为"车辆：274序：4结果数据.csv"的数据集文件，然后使用pandas库将其转换为DataFrame格式。接下来，它将数据集分为训练集和测试集，并...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题

plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

这个错误提示是因为在使用 scaler.inverse_transform() 函数时，输入的 train_predict 和 y_train 的维度不匹配，导致无法进行运算。...同样的，你也需要将 y_test 转换为一维数组，再进行相应的操作。

以下代码是什么意思：oob_score = [] for item in grid_n: model = RandomForestClassifier(n_estimators=item, random_state=10, oob_score=True) model.fit(X_train, y_train) oob_score.append(model.oob_score_) grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = np.arange(2, 19) grid_weight = ['balanced', None] model_RF = RandomForestClassifier(random_state=10) grid_search = GridSearchCV(estimator=model_RF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'max_features':grid_fea, 'class_weight':grid_weight}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ y_prob_rf = grid_search.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred_rf = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_pred=y_pred_rf, y_true=y_test)) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_score=y_prob_rf, y_true=y_test) print('AUC值：', auc(fpr, tpr)) plt.plot(fpr, tpr, 'r-') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'b--') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC Curve') best_RF = grid_search.best_estimator_ best_RF.fit(X_train, y_train) plt.figure(figsize=(8, 6)) pd.Series(best_RF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values().plot(kind='barh')

首先，它定义了一些参数的取值范围，包括树的数量（n_estimators）、最大特征数（max_features）和类别权重（class_weight）。然后，使用这些参数值调用GridSearchCV函数，对模型进行交叉验证并寻找最佳参数组合。接...

# 创建插值数据点 interp_x = np.linspace(0, len(train_losses) - 1, 1000) # 训练损失曲线 interp_train_losses = np.interp(interp_x, range(len(train_losses)), train_losses) plt.plot(interp_x, interp_train_losses, label='Train Loss') # 测试损失曲线 interp_test_losses = np.interp(interp_x, range(len(test_losses)), test_losses) plt.plot(interp_x, interp_test_losses, label='Test Loss') # 训练准确率曲线 interp_train_accs = np.interp(interp_x, range(len(train_accs)), train_accs) plt.plot(interp_x, interp_train_accs, label='Train Acc') # 测试准确率曲线 interp_test_accs = np.interp(interp_x, range(len(test_accs)), test_accs) plt.plot(interp_x, interp_test_accs, label='Test Acc') # 设置y轴范围为0~1 plt.ylim([0, 1]) # 显示图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() 怎样使训练集的两条曲线在一张图上，测试集的两条曲线在另一张图上？

ax2.plot(test_losses, label='Test Loss') ax2.plot(test_accs, label='Test Acc') ax2.set_ylim([0, 1]) ax2.set_xlabel('Epoch') ax2.set_ylabel('Loss/Accuracy') ax2.legend() # 显示图像 plt.show() 在...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

这个错误发生在将归一化后的预测结果进行逆归一化时。根据错误提示，训练集的预测结果和真实值的形状为 (611,)，而测试集的预测结果和...plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [400, 792]报错在from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, max_len_1-len(y_test_binary)) y_pred = np.pad(y_pred, max_len_1-len(y_pred)) # 只使用第一列 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()中

这个错误是由于 y_test 和 y_pred 的样本数量不同导致的。可以使用以下代码来确保二者具有相同数量的样本： from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, ...

rom sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len_1 - len(y_test_binary))) y_pred = np.pad(y_pred, (0, max_len_1 - len(y_pred))) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (400, 412) instead.

这个错误是因为 y_test_binary 和 y_pred 的形状不一致，无法进行 ROC 曲线的绘制。可以尝试将两个数组的形状统一化，比如将 y_pred 变为一维数组，可以使用 y_pred = y_pred.flatten() 或者 y_pred = y_...

depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.show()

代码首先定义了一个从1到14的深度范围，并初始化了两个空列表err_train_list和err_test_list来保存训练集和测试集的错误率。然后创建了一个DecisionTreeClassifier对象clf，并设置其criterion参数为'entropy'，即使...

train_X = train_x.reshape((train_x.shape[0], n_hours, n_features)) test_X = test_x.reshape((test_x.shape[0], n_hours, n_features)) model = Sequential() model.add(LSTM(20, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]), return_sequences=True, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(LSTM(20, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mae', optimizer='adam') history = model.fit(train_X, train_y, epochs=500, batch_size=2 ** 8, validation_data=(test_X, test_y)) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() # make the prediction,为了在原始数据的维度上计算损失，需要将数据转化为原来的范围再计算损失 yHat = model.predict(test_X) y = model.predict(train_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], n_hours * n_features))怎么求训练集rmse

from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np # 将预测结果转换为原始范围 yHat = scaler.inverse_transform(yHat) train_y = scaler.inverse_transform(train_y) # 计算 RMSE rmse = np....

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() 这段代码会生成一个柱形图，横轴为特征重要性得分，纵轴为特征名称，用于展示机器...

# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show() 这里将特征数从 109 修改为 64，可以通过将 X 的最后一维切片来实现。同时，将模型中的 input_shape 修改...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMdf = pd.read_csv('AAPL.csv') # 载入股票数据# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled_data = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1, 1))# 训练集和测试集划分prediction_days = 30x_train = []y_train = []for x in range(prediction_days, len(scaled_data)): x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0]) y_train.append(scaled_data[x, 0])x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))# 构建BP神经网络模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=32)# 使用模型进行预测test_start = len(scaled_data) - prediction_daystest_data = scaled_data[test_start:, :]x_test = []for x in range(prediction_days, len(test_data)): x_test.append(test_data[x-prediction_days:x, 0])x_test = np.array(x_test)x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))predicted_price = model.predict(x_test)predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)# 可视化预测结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(df['Close'].values)plt.plot(range(test_start, len(df)), predicted_price)plt.show()介绍

这段代码实现了使用BP神经网络预测苹果公司股票价格，并对预测结果进行可视化。具体实现过程如下： 1. 载入股票数据：使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV格式的股票数据。 2. 数据预处理：使用MinMaxScaler对...

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