第11章 时间序列 11.2 时间序列基础 #pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳(通常以Python字符串或datatime对象表示)为索引的Series: In [39]: from datetime import datetime In [40]: dates = [datetime(2011,…
其中参数header设置Excel无标题头 data = pd.read_excel("data.xls", header=None) print(data) #计算数据长度 print('行数', len(data)) #计算用户A\B\C消费求和 print(data.sum()) #计算用户A\B\C消费算术平均数 mm = data.sum() print(mm) #输出预览前5行数据 print('预览前5行数据') print...
响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示,称为逻辑函数(logistic function)。一个值在{0,1}之间的逻辑函数如下所示: 下面是 在{-6,6}的图形: 在逻辑回归中, 是解释变量的线性组合,公式如下: 对数函数(logit function)是逻辑函数的逆运算: 定义了逻辑回归的模型之后,我们用它来完成一个分类任务。
from skimage.morphology import convex_hull_image im = rgb2gray(imread('../images/horse-dog.jpg')) threshold = 0.5 im[im < threshold] = 0 # convert to binary image im[im >= threshold] = 1 chull = convex_hull_image(im) plot_images_horizontally(im, chull, 'convex hull', sz=(18,9...
['data', 'label']) #将生成的数据转换为MindSpore的数据集 input_data = input_data.batch(batch_size) input_data = input_data.repeat(repeat_size) return input_data #通过定义的create_dataset将生成的1600个数据增强为了100组shape为16x1的数据集 data_number = 1600 batch_number = 16 repeat_number...
为不同的回归模型定义超参数分布字典,例如 “LinearRegression”(线性回归)和“DecisionTreeRegressor”(决策树回归器),设置不同的超参数取值范围,如线性回归的截距设置以及决策树回归器的最大深度、最小分割样本数和最小叶子样本数等。 代码语言:javascript
训练:nbrs.fit(data, target)。 预测:pre = clf.predict(data)。 下面这段代码是简单调用SVC分类算法进行预测的例子,数据集中x和y坐标为负数的类标为1,x和y坐标为正数的类标为2,同时预测点[-0.8,-1]的类标为1,点[2,1]的类标为2。 import numpy as np from sklearn.svm import SVC X = np.ar...
GridSearchCV implements a "fit" and a "score" method. It also implements "predict", "predict_proba", "decision_function", "transform" and "inverse_transform" if they are implemented in the estimator used. The parameters of the estimator used to apply these methods are optimized by cross-va...
model = ExponentialSmoothing(data['经济数据'], seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() data['经济数据预测值'] = model.forecast(12) # 数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split train_val_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False) ...
Let’s display the records from this DataFrame using the head() function: df_iris.head() The head() function, when used with no arguments, displays the first five rows of the data frame. However, we can pass any integer argument to display the same number of rows from the data frame....