Python/Keras如何将给定的数据集打乱

本文介绍了如何使用Python和Keras库对给定的数据集及其标签进行随机打乱,通过获取数据集索引并应用random.shuffle()函数重新排列顺序,实现数据集的随机化处理。

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参考:http://www.cnblogs.com/lutingting/p/5156467.html
给定数据集data,数据集对应的标签label

index = [i for i in range(len(data))] 
random.shuffle(index)
data = data[index]
label = label[index]

(1)首先,获得数据集的所有index,其实就是0,1,2,….,num-1(这里的num是数据集中含有的examples的个数,注意,python的索引是从0开始的,所以,第一个元素索引为0,最后一个元素索引为num-1)

【数据集中函数的样本个数num=sampNum = len(data)】
index = [i for i in range(len(data))]
(2)将索引随机打乱顺序
random.shuffle(index)
(3)按照新的乱序索引得到新的乱序后的data和label
data = data[index]
label = label[index]

补充:

### 实现多变量输入的时间序列预测模型 对于多变量输入的时间序列预测,可以采用基于 TensorFlow 和 Keras 的 LSTM 模型来构建。为了处理具有不同形状的标签 `label` 和预测值 `pred`,即 `label(batch_size, n_outputs, pred_step_size)` 和 `pred(n_outputs, batch_size, pred_step_size)`[^1],下面展示了一个具体的实现方法。 #### 数据准备阶段 在开始之前,确保准备好用于训练的数据集,并将其转换成适合 LSTM 输入的形式: ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, :]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 假设已有一个名为 'data' 的 NumPy 数组表示时间序列数据, # 并且每一行代表一个时刻的所有特征。 look_back = 30 # 使用过去多少个时间步作为输入 trainX, trainY = create_dataset(data, look_back) ``` 这里定义了函数 `create_dataset()` 来创建带有滑动窗口的历史记录作为输入样本以及对应的未来目标值。注意这里的 `dataset` 是一个多维数组,其中每列对应不同的变量或特性。 #### 构建并编译LSTM网络结构 接下来设置 LSTM 层和其他必要的层以形成完整的神经网络架构: ```python model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, trainX.shape[2]), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(trainY.shape[1])) # 输出维度应等于要预测的目标数量 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') ``` 此部分代码初始化了一个两层的 LSTM 结构加上一层全连接层来进行最终输出。调整隐藏单元的数量 (`units`) 可能会影响性能;同样地,也可以尝试其他优化器选项。 #### 训练过程 完成上述准备工作之后就可以调用 fit 方法启动训练流程了: ```python history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=70, validation_split=0.2, verbose=2, shuffle=False) ``` 这段脚本指定了迭代次数(epochs)、批量大小(batch size),还设置了验证集比例以便监控过拟合情况的发生。参数 `shuffle=False` 表明不打乱顺序,这对于保持时间序列的一致性非常重要。 #### 预测与评估 当模型训练完成后,可以通过给定的新测试样本来做预测,并计算误差指标如均方根误差 (RMSE) 或平均绝对百分比误差 (MAPE),从而评价模型的表现。 ```python testPredict = model.predict(testX) rmse = np.sqrt(np.mean((testPredict - testY)**2)) print(f'Test RMSE: {rmse}') ``` 通过这种方式能够有效地利用 Python 中强大的机器学习库——TensorFlow/Keras 完成复杂的多变量输入时间序列预测任务。
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