时间选取、时间划分

博客展示了使用Python的Pandas库进行数据处理的代码。通过`pd.read_csv`读取CSV文件,使用`head`、`info`、`describe`方法查看数据基本信息,还将日期时间列转换为特定格式并提取小时信息添加到数据中。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(r’…\train.csv’)
print(df.head())
print(df.info())
print(df.describe())
d = pd.to_datetime(df.datetime,format=’%Y-%m-%d %H:%M:%S’).dt
df[‘hour’] = d.hour
print(df.head())

### LSTM 时间窗口划分方法及其实现 时间窗口的划分对于基于LSTM的时间序列预测至关重要,它直接影响到模型的学习能力和预测性能。以下是关于如何在LSTM模型中进行时间窗口划分的方法及其具体实现。 #### 1. 时间窗口的概念 时间窗口是指从时间序列数据中提取固定长度的数据片段作为输入特征的过程。通过这种方式,可以将连续的时间序列转化为适合机器学习算法处理的形式。通常情况下,时间窗口会定义一个固定的大小 \( n \),表示每次取前 \( n \) 个时刻的数据来预测下一个或多个时刻的值[^3]。 #### 2. 划分方式 常见的划分方式有两种:无重叠和有重叠。 - **无重叠窗口** 这种方法简单直接,即每隔一定数量的时间步长选取一次样本。假设原始序列为 \( X_1, X_2, ..., X_T \),如果设定窗口大小为 \( w=5 \),则第一个训练样例可能为 \( (X_1, X_2, X_3, X_4, X_5) \to Y_6 \),第二个则是 \( (X_6, X_7, X_8, X_9, X_{10}) \to Y_{11} \)[^2]。 - **有重叠窗口** 更常用的是采用滑动窗技术创建带部分重复项的新实例集合。比如同样设定了宽度参数等于四之后再指定跳跃距离 d=1,则可得如下几组关联关系: - 输入: \( [X_1,X_2,X_3,X_4],\;[X_2,X_3,X_4,X_5],...,[X_t-d+1,...,X_t]\); - 输出分别对应于各自后续单一数值或者向量形式表达的目标变量\(Y\)值。 这种策略能够更充分地利用历史信息并捕捉潜在模式变化趋势。 #### 3. 实现代码示例 下面提供了一个简单的 Python 函数用于生成具有指定滞后阶数(lag order)的时间序列矩阵: ```python import numpy as np def create_time_window(data, window_size): """ 创建时间窗口 参数: data (numpy.ndarray): 原始一维时间序列数组. window_size (int): 时间窗口大小. 返回: tuple(numpy.ndarray, numpy.ndarray): 特征(X) 和标签(y). """ X, y = [], [] for i in range(len(data)-window_size): feature_vector = data[i:i+window_size] target_value = data[i+window_size] X.append(feature_vector) y.append(target_value) return np.array(X), np.array(y) # 测试函数 data_series = np.random.rand(100,) # 随机生成测试数据集 window_size = 5 # 设置窗口大小为5 features, labels = create_time_window(data_series, window_size) print("Features shape:", features.shape) # 应该打印出 (95, 5) print("Labels shape:", labels.shape) # 应该打印出 (95,) ``` 上述代码展示了如何构建带有特定延迟顺序的历史观测记录作为解释器变量,并将其未来某一时点上的真实测量结果当作响应型因变量来进行监督式回归分析任务中的准备阶段操作过程说明。 #### 4. 注意事项 当应用这些概念实际开发项目时需要注意几个方面的问题: - 数据预处理的重要性不可忽视; - 合理选择超参如 batch size、epoch 数目等会影响最终效果评估指标的好坏程度差异显著; - 对异常检测敏感度较高的场景下还需额外考虑鲁棒性的增强措施等问题解决办法探讨。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值