解释一下这段代码的意思dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])] dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime']) datetimecol = dataTest['datetime'] yLabels=dataTrain['count'] yLabels_log=np.log(yLabels)
时间: 2023-10-17 14:05:17 浏览: 30
这段代码的主要作用是对 Bike_data 数据进行预处理,其中:
1. `dataTrain = Bike_data[pd.notnull(Bike_data['count'])]`:将 Bike_data 中所有 count 列不为 null 的数据提取出来,作为训练数据集。
2. `dataTest= Bike_data[~pd.notnull(Bike_data['count'])].sort_values(by=['datetime'])`:将 Bike_data 中所有 count 列为 null 的数据提取出来,作为测试数据集,并按照 datetime 排序。
3. `datetimecol = dataTest['datetime']`:提取测试数据集中的 datetime 列,用于后续的预测。
4. `yLabels=dataTrain['count']`:从训练数据集中提取出自行车租赁数量 count 列作为标签。
5. `yLabels_log=np.log(yLabels)`:对标签进行对数变换,目的是使数据更符合正态分布,提高模型的拟合效果。
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解释下列代码# Logistic Regression 逻辑回归模型 logreg = LogisticRegression() logreg.fit(dataTrain , yLabels_log.astype('int')) Y_pred_logreg = logreg.predict(dataTrain) acc_log = round(logreg.score(dataTrain , yLabels_log.astype('int'))*100,2) # 预测结果 Y_pred_logreg.shape Y_pred_logreg Y_pred_logreg = logreg.predict(dataTest) Y_pred_logreg.shape Y_pred_logreg submission2=pd.DataFrame({'datetime':datetimecol , 'count':[max(0,x) for x in np.exp(Y_pred_logreg)]}) submission2.head()
这段代码是使用 Logistic Regression(逻辑回归)模型对数据进行训练和预测,并生成一个提交文件。具体解释如下:
1. 创建一个 LogisticRegression() 对象,即逻辑回归模型。
2. 使用训练数据 dataTrain 和标签 yLabels_log 进行训练,其中 yLabels_log 被强制转换为整数类型。
3. 对训练数据进行预测,得到预测结果 Y_pred_logreg。
4. 计算模型的准确率 acc_log,将值保留两位小数。
5. 查看预测结果的形状 Y_pred_logreg.shape,即预测结果的行数和列数。
6. 对测试数据 dataTest 进行预测,得到预测结果 Y_pred_logreg。
7. 查看预测结果的形状 Y_pred_logreg.shape,即预测结果的行数和列数。
8. 创建一个 DataFrame 对象 submission2,其中包含两列:datetime 和 count。其中,datetime 列来自 datetimecol,即测试数据中的日期时间列;count 列是预测结果 Y_pred_logreg 经过指数函数 np.exp() 处理后的结果,同时将小于 0 的数值设置为 0。
9. 查看 submission2 的前几行数据,即使用 head() 方法。
解释以下代码:predsTest= rfModel.predict(X = dataTest) submission=pd.DataFrame({'datetime':datetimecol , 'count':[max(0,x) for x in np.exp(predsTest)]}) submission.to_csv(r'D:\A\Data\ufo\/bike_predictions.csv',index=False)
这段代码使用了一个随机森林模型(rfModel)对测试数据集(dataTest)进行了预测,并将预测结果存储到了一个名为predsTest的变量中。
随后,代码使用了pandas库中的DataFrame对象,创建了一个DataFrame变量submission,其中包含了两列:datetime和count。其中,datetime列包含了测试数据集中的时间戳(datetimecol),而count列则包含了预测结果。
预测结果的计算使用了一个np.exp()函数,该函数将predsTest中的每个元素作为指数进行运算,得到的结果再使用一个max(0,x)函数进行修正,如果修正后的结果小于0,则将其修正为0。
最后,代码使用to_csv()方法将DataFrame对象保存为CSV文件,该文件的路径为D:\A\Data\ufo\/bike_predictions.csv,参数index=False表示不保存行索引。