现给定训练集train.csv和测试集test.csv,对训练集进行划分后,如何进行标准化处理
时间: 2024-04-02 10:34:20 浏览: 8
针对训练集进行标准化处理可以通过以下步骤实现:
1. 读入训练集train.csv,将需要进行标准化处理的特征列提取出来,存入一个矩阵X_train中。
2. 计算X_train中每一列的均值和标准差,存入两个向量mean和std中。
3. 对X_train中的每一列进行标准化处理,即将每个元素减去其所在列的均值,再除以该列的标准差。
4. 将标准化处理后的矩阵X_train保存起来,以备后续模型训练使用。
5. 对测试集test.csv也进行类似的标准化处理,但是需要使用训练集中得出的mean和std向量,而不是重新计算。
注意,训练集和测试集需要使用相同的标准化方法,因此在实际应用中,可以将标准化代码封装成一个函数,方便重复使用。
相关问题
给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量代码
以下是一个基于Python和TensorFlow的PM2.5含量预测模型的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取训练数据
train_data = pd.read_csv('train.csv', encoding='big5')
train_data = train_data.iloc[:, 3:]
train_data[train_data == 'NR'] = 0
train_data = train_data.to_numpy()
# 数据预处理
month_data = {}
for month in range(12):
sample = np.empty([18, 480])
for day in range(20):
sample[:, day * 24: (day + 1) * 24] = train_data[18 * (day + month * 20): 18 * (day + month * 20 + 1), :]
month_data[month] = sample
x = np.empty([12 * 471, 18 * 9], dtype=float)
y = np.empty([12 * 471, 1], dtype=float)
for month in range(12):
for i in range(471):
x[month * 471 + i, :] = month_data[month][:, i:i + 9].reshape(1, -1)
y[month * 471 + i, 0] = month_data[month][9, i + 9]
# 标准化
mean_x = np.mean(x, axis=0)
std_x = np.std(x, axis=0)
for i in range(len(x)):
for j in range(len(x[0])):
if std_x[j] != 0:
x[i][j] = (x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
# 划分训练集和测试集
x_train, y_train = x[:math.floor(len(x) * 0.8), :], y[:math.floor(len(y) * 0.8), :]
x_test, y_test = x[math.floor(len(x) * 0.8):, :], y[math.floor(len(y) * 0.8):, :]
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=162),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001))
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=200, batch_size=128)
# 评估模型
loss = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
# 预测结果
test_data = pd.read_csv('test.csv', header=None, encoding='big5')
test_data = test_data.iloc[:, 2:]
test_data[test_data == 'NR'] = 0
test_data = test_data.to_numpy()
test_x = np.empty([240, 18 * 9], dtype=float)
for i in range(240):
test_x[i, :] = test_data[18 * i: 18 * (i + 1), :].reshape(1, -1)
for i in range(len(test_x)):
for j in range(len(test_x[0])):
if std_x[j] != 0:
test_x[i][j] = (test_x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
test_y = model.predict(test_x)
# 保存结果
with open('submit.csv', mode='w', newline='') as submit_file:
csv_writer = csv.writer(submit_file)
header = ['id', 'value']
csv_writer.writerow(header)
for i in range(240):
row = ['id_' + str(i), test_y[i][0]]
csv_writer.writerow(row)
```
该代码使用了一个基于多层感知机(MLP)的模型,输入为前9个小时的空气监测情况,输出为第10个小时的PM2.5含量预测值。模型训练数据为train.csv,测试数据为test.csv,最终预测结果保存在submit.csv文件中。
给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量代码
以下是使用Python中的Scikit-learn库进行PM2.5含量预测的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取训练数据
train_data = pd.read_csv('train.csv', encoding='big5')
# 数据预处理
train_data = train_data.iloc[:, 3:]
train_data[train_data == 'NR'] = 0
train_data = train_data.astype(np.float)
x_train = []
y_train = []
for i in range(12):
for j in range(471):
x_train.append(train_data.iloc[j:j+9, i:i+3].values.flatten())
y_train.append(train_data.iloc[j+9, i+2])
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)
# 读取测试数据
test_data = pd.read_csv('test.csv', header=None, encoding='big5')
test_data = test_data.iloc[:, 2:]
test_data[test_data == 'NR'] = 0
test_data = test_data.astype(np.float)
# 数据预处理
x_test = []
for i in range(int(len(test_data)/18)):
for j in range(9):
x_test.append(test_data.iloc[i*18:i*18+18, j:j+3].values.flatten())
x_test = np.array(x_test)
# 预测PM2.5含量
y_pred = model.predict(x_test)
# 输出结果
with open('output.csv', 'w') as f:
f.write('id,value\n')
for i in range(len(y_pred)):
f.write('id_{},{}\n'.format(i, y_pred[i]))
```
注:以上代码中的数据预处理过程为将每个小时的18个监测点的PM2.5、PM10、NO2等6个特征值展开成54维向量,作为输入特征。如需使用其他特征或模型,请根据具体情况进行修改。