inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]

时间: 2024-01-18 22:04:43 浏览: 74
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Output-数据集

这段代码使用 pandas 包中的 iloc 方法，从数据集中选取前两列作为模型输入（inputs），选取第三列作为模型输出（outputs）。其中，冒号（:）表示选取所有行，逗号（,）表示选取多列。具体来说，data.iloc[:, 0:2] 表示选取所有行的第一列和第二列数据，data.iloc[:, 2] 表示选取所有行的第三列数据。
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input_data

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dat

inputs.dat

inputs

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs)报错

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inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2],/n, data.iloc[:, 2]

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请修改如下代码： def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config): # 定义输入层 input_data1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # 定义 LSTM 模型 ... # 使用 GARCH 模型预测波动率 am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1) res = am.fit() volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([trainX1, trainX2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中 new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状 concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature]) res = Activation('sigmoid')(concat) # 定义模型并返回 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model 在这个例子中，我们首先定义了输入层，然后定义了一个包含两个LSTM层的LSTNet模型。接着我们定义了卷积层和残差网络，用于提取...

def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] ....... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) res = Activation('sigmoid')(concat) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model 请将GRACH部分加入我的模型中

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 需要注意以下几点： 1. 在使用 GARCH 模型预测波动率时，你需要将 trainY 作为输入参数传递给 arch_model 函数。 2. 在将预测结果作为一...

这是我模型最后阶段，你看如何加入GRACH ： res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ highway_window = config.highway_window z = input1[:, -highway_window:, :] z = Flatten()(K.permute_dimensions(z, (0, 2, 1))) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model

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model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 是定义函数最后一行定义的，之前如何可以调用？

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基于pytorch写一个多对多预测代码，数据集名称为data.csv，前四列为特征，后面50列为标签，前800行为训练集其余为测试集，将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中

### 回答2： 首先，你需要将data.csv文件加载到你的Python代码中。你可以使用pandas库来读取csv文件的数据： python import pandas as pd # 读取data.csv文件 data = pd.read_csv('data.csv') 接下来...

order_date sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code sales_chan_name item_price ord_qty 2016-03-15 101 20001 302 408 offline 700 102 2016-03-21 101 20001 302 408 offline 705 19 2016-03-23 101 20001 302 408 offline 702 36 2016-03-24 101 20001 302 408 offline 692 204 2016-03-25 101 20001 302 408 offline 693 36 2016-05-06 101 20001 302 408 offline 707 305 2016-05-09 101 20001 302 408 offline 709 206 2017-08-04 101 20002 303 406 offline 1958 4 2018-03-14 101 20002 303 406 offline 2166 2 2018-03-16 101 20002 303 406 offline 2466 3 2018-03-25 101 20002 303 406 offline 2453 3 2018-03-31 101 20002 303 406 offline 2462 9 以上数据是excel表格，你能都出来吗 上表表格保存在test.xlsx文件：order_date（订单日期,注：订单日期从2015 年 9 月 1日至 2018 年 12 月 20 日）、sales_region_code（销售区域编码）、item_code（产品编码）、first_cate_code （产品大类编码）、second_cate_code （产品细类编码）、sales_chan_name （销售渠道名称）、item_price （产品价格）和 ord_qty （订单需求量） 希望给出下列描述的python代码。 读入表格，将数据转为模型可用的格式。 训练集与测试集的数据要转换成模型可使用的数据格式，数据维度要与模型的输入相匹配。 使用tensorflow创建多层卷积与多层lstm相结合的模型，其训练数据为相同的产品编码，对应的订单日期，对应的订单需求量。然后进行模型训练 模型训练完成后，对不同的产品编码预测其在2019年1月至3月每月的订单需求量。 需要将信息保存在result.xlsx表格中，其中应包含以下数据，产品编码，和对应的2019年1月订单需求量，2019年2月的需求量，2019年3月的需求量。

sequences.append(group.iloc[i-49:i, 2:].values) targets.append(group.iloc[i, 2]) result.append((np.array(sequences), np.array(targets))) return result data = convert_to_model_format(df) # 创建...

有一个DataFrame名叫Data，它有列time_id、veh_n、v_avg，其中 time_id 表示的是时间序列（整数），veh_n 是车辆数（整数），v_avg 是车辆平均速度（float）。我希望你能帮我写一个 LSTM 的代码，输入是 time_id、veh_n、v_avg，预测得到的结果是veh_n，v_avg，预测步长为2。

outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f'Epoch {epoch+1}/{n_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}') # 测试LSTM模型 ...

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train_target = data.iloc[1:3001, -2].values.reshape((-1, 1)) test_target = data.iloc[3001:, -2].values.reshape((-1, 1)) # 数据归一化 train_data = (train_data - np.min(train_data)) / (np.max(train_...

用python torch：使用iris.csv数据构建神经网络预测花的种类：将所有数据随机分为训练集和测试集，分别计算测试集上总的准确率和不同类的准确率。

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