下面这段代码什么意思:for i in range(1,backward+1): df['avgDiff'+str(i)] = df['avgVehicleSpeed'].shift(i-1)/ df['avgVehicleSpeed'].shift(i) - 1 df['avgDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['avgDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowDiff'+str(i)] = df['vehicleFlowRate'].shift(i-1)/ df['vehicleFlowRate'].shift(i) - 1 df['flowDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowTraffic'+str(i)] = df['trafficConcentration'].shift(i-1)/ df['trafficConcentration'].shift(i) - 1 df['flowTraffic'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowTraffic'+str(i)].fillna(method='bfill') # EWL df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean*0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means*0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))
时间: 2023-06-04 08:03:42 浏览: 65
这段代码是一个循环,它遍历了一个数列,数列的起点是1,终点是backward减1。在循环中,代码对数据框df的不同列进行了操作。首先,代码计算了df['avgVehicleSpeed']列按照向后位移i-1后与向后位移i后的比率的差值,并将其存储到df['avgDiff' str(i)]中。然后,代码将df['avgDiff' str(i)]中的无穷大值和负无穷大值替换成了NaN,并用后一个非NaN值填充缺失的NaN值。接下来,代码对df['vehicleFlowRate']列和df['trafficConcentration']列做了类似的操作。最终,代码将计算得到的结果存储到不同的列中,并返回修改后的数据框df。
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def train(self, input_data, output_data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i in range(input_data.shape[0]): x = input_data[i] y = output_data[i] self.forward_propagation(x) self.backward_propagation(x, y)
这段代码是一个训练函数的实现,它使用了输入数据 `input_data` 和输出数据 `output_data` 进行模型的训练。训练的次数由 `num_epochs` 指定。
在每个训练周期中,代码通过循环遍历输入数据的每一行。通过索引 `i`,它获取了输入数据的第 `i` 行作为输入向量 `x`,并获取了输出数据的第 `i` 行作为目标输出向量 `y`。
然后,代码调用了 `self.forward_propagation(x)` 来进行前向传播,将输入向量 `x` 喂入模型,并计算出模型的预测值。
接下来,代码调用了 `self.backward_propagation(x, y)` 来进行反向传播,根据模型的预测值和目标输出向量 `y`,计算并更新模型的参数。
这段代码的目的是通过多次训练循环来优化模型,使其能够更好地拟合输入数据和输出数据之间的关系。如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
def train(self, input_data, output_data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i in range(input_data.shape[0]): x = input_data.iloc[i] y = output_data.iloc[i] self.forward_propagation(x) self.backward_propagation(x, y)
谢谢您提供的代码片段。
根据您的代码,问题出现在训练函数 `train` 中的以下行:
```python
y = output_data.iloc[i]
```
这里的 `output_data` 是一个 Pandas DataFrame 对象,而 `i` 的值超出了 `output_data` 的索引范围,导致了 "IndexError: single positional indexer is out-of-bounds" 错误。
请确认 `input_data` 和 `output_data` 的形状是否正确,并且在传递给 `train` 函数之前是否正确处理了这些数据。另外,请确保 `input_data` 和 `output_data` 的行数相同。您可以尝试添加以下代码行来检查它们的形状:
```python
print(input_data.shape, output_data.shape)
```
这将打印出 `input_data` 和 `output_data` 的形状信息,以便我们进一步排查问题。请尝试添加此行代码并提供输出结果。