for i in range(len(train_values)-119): train_value_windows.append(train_values[i: i + 120])

这段代码是将训练数据划分为多个窗口，每个窗口包含120个连续的数据点。这个过程是为了将时间序列数据转化为监督学习问题，即使用前面的数据点预测下一个数据点。在这里，每个窗口都被视为一个样本，而其中前119个数据点被视为特征，最后一个数据点则被视为目标变量。这个过程可以用于各种时间序列预测模型，如基于深度学习的模型和传统的统计学模型等。

相关问题

f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) #plot_data = collections.defaultdict(list) #for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show() #plot_data[label].append(label) #plt.subplot(2, 3, i+1) #plt.title('Client {}'.format(i)) #for j in range(10): #plt.hist( #plot_data[j], #density=False, #bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])该段代码中如何让输出的直方图呈现2*3的排列

这段代码用于生成一个大小为12x7的图像并设置标题为“一组客户的标签计数”。然后，它会循环6次，每次使用shuffle()方法将数据随机混排，然后使用batch()方法将数据分成10个一组。最终生成的client_dataset是一个由随机混排并分成10个一组的数据集。

使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏，要求使用torch

好的，这是基于 PyTorch 实现的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv("housing_renamed.csv")

# 分为特征和目标变量
X = data.drop("value_per_sq_ft", axis=1).values
y = data["value_per_sq_ft"].values

# 定义神经网络模型
class Model1(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(Model1, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

class Model2(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(Model2, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 10)
        self.fc3 = nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义模型训练函数
def train(model, optimizer, criterion, X_train, y_train):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    y_pred = model(torch.Tensor(X_train))
    loss = criterion(y_pred, torch.Tensor(y_train).unsqueeze(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 定义 KFold 参数
kfold = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)

# 定义模型评价指标
mse_scores1 = []
mse_scores2 = []

# 对每个 fold 进行训练和评价
for train_idx, test_idx in kfold.split(X):
    # 获取训练和测试数据
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
    
    # 定义模型和优化器
    model1 = Model1(X_train.shape[1])
    optimizer1 = optim.Adam(model1.parameters(), lr=0.01)
    criterion1 = nn.MSELoss()
    
    model2 = Model2(X_train.shape[1])
    optimizer2 = optim.Adam(model2.parameters(), lr=0.01)
    criterion2 = nn.MSELoss()
    
    # 训练第一个模型
    for epoch in range(50):
        train(model1, optimizer1, criterion1, X_train, y_train)
    y_pred1 = model1(torch.Tensor(X_test)).detach().numpy()
    mse_scores1.append(mean_squared_error(y_test, y_pred1))
    
    # 训练第二个模型
    for epoch in range(50):
        train(model2, optimizer2, criterion2, X_train, y_train)
    y_pred2 = model2(torch.Tensor(X_test)).detach().numpy()
    mse_scores2.append(mean_squared_error(y_test, y_pred2))

# 输出模型评价指标
print("Model 1 MSE Scores:", mse_scores1)
print("Model 1 Average MSE Score:", sum(mse_scores1) / len(mse_scores1))
print("Model 2 MSE Scores:", mse_scores2)
print("Model 2 Average MSE Score:", sum(mse_scores2) / len(mse_scores2))

在这个版本的代码中，我们使用 PyTorch 定义了两个神经网络模型，并采用了类似的训练和评价过程。我们使用 MSE（均方误差）作为损失函数，Adam 优化器用于优化模型权重。在训练过程中，我们使用 detach() 方法分离了输出张量和计算图，以便在评价时使用 NumPy 计算 MSE。

希望这可以帮助到你！