与传统机器学习随机抽样不同在于，由于我们需要在测试集在做“连续”的回测，所以不能把总体随机打乱取其中一部分，而是将期按比列分成两段。一段当训练集，一段当测试集。因此，我们不使用sklearn的train_test_split函数，而是自己实现一个金融时间序列的数据集切分函数。最常用的是按日期来选择，比如“2017-01-01...
花了大半个月时间收集整理了这份人工智能领域的数据集仓库,包括了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、医学、自动驾驶、情感分析、金融与经济、时间序列、社交网络等,每个数据集网站我都检查过,都是有效网址。, 视频播放量 3678、弹幕量 61、点赞数 233、投硬币枚数 318
机器学习金融数据分类(-1负面,1中性,2正面)数据已整理好,有测试集,验证集,训练集。数据拿到可用,预处理已做好 (0)踩踩(0) 所需:1积分 19.exe 2024-11-04 02:03:56 积分:1 06.exe 2024-11-04 02:01:53 积分:1 11.exe 2024-11-04 02:00:36 ...
手把手带你使用Python对经典的时间序列数据集:墨尔本十年气温变化数据集进行数据挖掘和机器学习。 探索性数据挖掘和数据可视化:绘制折线图、热力图、箱型图、小提琴图、滞后图、自相关图,让枯燥的时间序列数据颜值爆表! 对时间做特征工程:扩展时间数据维度,这个代码模板也可以作为时间序列数据的通用预处理模板。 使用六...
天池比赛,由datawhale主办的金融风控数据集,可下载供学习参考使用,测试集部分,训练集部分已经上传至平台可下载 (0)踩踩(0) 所需:1积分 libxatracker2-24.2.7-1.mga9.tainted.armv7hl 2024-11-15 22:25:30 积分:1 libxatracker2-24.2.7-1.mga9.i586 ...
每日一个思维模型-决策树模型 | 决策树模型是一种在机器学习和数据分析领域广泛使用的预测模型。它模拟了人类做决策时常用的流程,通过树状结构的图示来表示各种可能的决策路径和结果。 这个模型由节点、分支和叶子节点组成。节点代表决策的特征或属性,分支表示在这个特征上可能的不同取值或决策方向,叶子节点则代表最终的...