22、深度学习中的数据窗口化与基线模型构建

深度学习中的数据窗口化与基线模型构建

在深度学习领域，数据的处理和模型的评估是至关重要的环节。本文将详细介绍数据窗口化的概念，并展示如何构建不同类型的基线模型，为后续更复杂的模型搭建提供基准。

1. 数据窗口化与基线模型概述

在深度学习中，数据窗口化是一种将数据划分为适合模型输入的窗口的技术。通过数据窗口化，我们可以将时间序列数据转换为模型可以处理的格式。而基线模型则是一种简单的模型，用于作为评估更复杂模型性能的基准。

1.1 DataWindow 类

DataWindow 类用于生成数据窗口，它在后续的模型构建中起着关键作用。以下是 DataWindow 类的部分属性：

@property
def test(self):
    return self.make_dataset(self.test_df)

@property
def sample_batch(self):
    result = getattr(self, '_sample_batch', None)
    if result is None:
        result = next(iter(self.train))
        self._sample_batch = result
    return result

虽然 DataWindow 类目前可能看起来有些抽象，但我们很快会用它来应用基线模型。

2. 应用基线模型