X_scaled, y_scaled = in_and_out(alluse_data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) X_test_scaled, y_test_scaled = in_and_out(alluse_data) input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(9,)) reshaped_input = tf.keras.layers.Reshape((9, 1))(input_layer) conv1 = Conv1D(32, 3, activation='relu')(reshaped_input) bi_nlstm = Bidirectional(NLSTM(64, return_sequences=True))(conv1) attention = Attention()([bi_nlstm, bi_nlstm]) flatten = Flatten()(attention) output_layer = Dense(2, activation='linear')(flatten) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
时间: 2024-04-03 10:32:16 浏览: 20
这段代码看起来像是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型,用于进行回归任务。首先,通过函数 in_and_out() 对所有数据进行标准化处理,然后将数据集分为训练集和测试集。接着,通过 tf.keras.layers 构建了一个深度神经网络模型。模型的输入层为一个 9 维的向量,经过一个 Reshape 层将其转换为 9 行 1 列的矩阵。接着,经过一个卷积层 Conv1D,一个双向的 LSTM 层 Bidirectional(NLSTM),一个 Attention 层,一个 Flatten 层,最后输出一个 2 维的向量。模型的损失函数为 mse,优化器为 adam。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_scaled, y, test_size=0.1, random_state=42)
在机器学习中,通常需要将数据集分为训练集和测试集。其中训练集用于训练模型,测试集则用于评估模型的性能。为了避免模型过拟合或欠拟合,我们通常需要将数据集进行随机打乱后再进行划分。在这个过程中,可以使用train_test_split函数。
train_test_split函数是Scikit-Learn库中的一个函数,它可以将数据集划分成训练集和测试集。在这个函数中,X_train, X_test, y_train, y_test是四个变量,分别表示划分后的训练集特征、测试集特征、训练集标签、测试集标签。
参数x_scaled和y分别为特征和标签数据,test_size表示测试集所占的比例,random_state是随机数生成器的种子,它可以用来保证每次随机划分得到的结果都是一样的。
所以这行代码的含义是将特征数据x_scaled和标签数据y按照9:1的比例划分为训练集和测试集,其中训练集包括X_train和y_train两部分,测试集包括X_test和y_test两部分。其中,随机数生成器种子为42。
knn.fit(X_train_scaled, y_train)
这是一行代码,它的作用是使用KNN(K-最近邻)算法对经过标准化处理后的训练数据集X_train_scaled和对应的标签y_train进行拟合。KNN算法是一种基于实例的学习方法,它通过测量不同特征值之间的距离来对新数据进行分类或回归。在使用KNN算法对数据进行拟合之前,需要先创建一个KNN对象,并设置好K值和距离度量方式等参数。在拟合过程中,KNN算法会根据训练数据集中每个样本的特征值和标签值来构建一个模型,从而对新的未知数据进行预测。