from sklearn.utils import resample df_majority = df[df.balance==0] df_minority = df[df.balance==1] #Upsample minority class df_minority_upsampled = resample(df_minority, replace=True, # sample with replacement n
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from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt rms = sqrt(mean_squared_error(test.Count, y_hat.naive)) print(rms) RMSE = 43.9164061439 从均方根误差值以及上面的图表可以看出,朴素法并不适合变化很大的数据集,最适合稳定性很高的数据集。我们还可以用不同的方法优化结果。下面我们...
首先，我们建立 test_stationarity 来检查时间序列数据的平稳性。from statsmodels.tsa.stattools import adfullerdf1=df.resample('D', how=np.mean)def test_stationarity(timeseries):rolmean = timeseries.rolling(window=30).mean() rolstd = timeseries.rolling(window=30).std() plt.figure(figsize=(...
#我们用resample函数把它转化成每天的电耗数据 dataset = read_csv('household_power_consumption.csv', header=0, infer_datetime_format=True, parse_dates=['datetime'], index_col=['datetime']) dataset.head() daily_groups = dataset.resample('D') daily_groups daily_data = daily_groups.sum() #注...
这里使用sklearn.utils包中的shuffle()函数进行打乱。一些情况下原始数据维度非常高，维度越高，数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性（维度灾难）。当我们又没有办法挑选出有效的特征时，需要使用PCA等算法来降低数据维度，使得数据可以用于统计学习的算法。但是，如果能够挑选出少而精...
如from sklearn.metrics import mean_squared_error; y_pred = model.predict(X_test); mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)将计算线性回归模型在测试集上的均方误差。如果模型效果不理想,可以通过调整模型参数、增加数据量或尝试不同的模型来进行优化。
from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt rms = sqrt(mean_squared_error(test['Count'], y_hat['naive'])) print(rms) 最终均方误差RMS为:43.91640614391676 回到顶部 方法2:简单平均法# 物品价格会随机上涨和下跌,平均价格会保持一致。我们经常会遇到一些数据集,虽然在一定时期内...
data.set_index('date').groupby('name')["ext price"].resample("M").sum()我们可以通过groupby语法使用一种简单的方法，而不必使用重建索引。我们将通过提供有关如何在日期列中对数据进行分组的更多信息，为此函数添加额外的内容。它看起来更干净，工作方式完全相同:data.groupby(['name', pd.Grouper(key='...
scikit-learn / sklearn 这些是现在做的,我们会在其他模块出现时处理它们。 首先,让我们介绍一下如何使用 pandas,matplotlib 和 Python 处理股票数据。如果您想了解 Matplotlib 的更多信息,请查看 Matplotlib 数据可视化系列教程。如果您想了解 Pandas 的更多信息,请查看 Pandas 数据分析系列教程。首先,我们将执行以下导...