八色老虎机 数据预处理 TCN(Temporal Convolutional Network)结合Attention和LSTM(Long Short-Term Memory)的模型

如果你要将这样的数据用于TCN(Temporal Convolutional Network)结合Attention和LSTM(Long Short-Term Memory)的模型,需要对数据进行适当的预处理和划分。以下是一些建议:

1. 数据预处理

a. 时间特征处理
  • 你的数据中包含时间戳(create_at)和时间分解(yearmonthdayhourminutedayOfWeek)。可以将时间戳转换为更易处理的格式,例如提取出时间周期性特征(如小时的正弦/余弦值)。

  • 示例:

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    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 假设df是你的DataFrame
    df['create_at'] = pd.to_datetime(df['create_at'], unit='s')
    df['hour_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['hour'] / 24)
    df['hour_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['hour'] / 24)
    df['minute_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['minute'] / 60)
    df['minute_cos'] = np.cos(2 * np.pi * df['minute'] / 60)
b. 数值特征处理
  • 对数值特征(如totalRewardAmountsingleRewardAmounttotalBetAmount等)进行标准化或归一化处理,以避免数值范围差异对模型的影响。

  • 示例:

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    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    scaler = StandardScaler()
    df[['totalRewardAmount', 'singleRewardAmount', 'totalBetAmount', 'betCount']] = scaler.fit_transform(df[['totalRewardAmount', 'singleRewardAmount', 'totalBetAmount', 'betCount']])
c. 类别特征处理
  • 对类别特征(如rewardNamescene)进行编码,例如使用独热编码(One-Hot Encoding)或整数编码。

  • 示例:

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    df = pd.get_dummies(df, columns=['rewardName', 'scene'], prefix=['reward', 'scene'])
d. 缺失值处理
  • 检查数据中是否存在缺失值,并进行填充或删除处理。

  • 示例:

    Python复制

    df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充

2. 数据划分

a. 时间序列划分
  • 如果数据具有时间序列特性(例如按时间顺序记录),建议按照时间顺序划分数据集。例如,将前80%作为训练集,中间10%作为验证集,最后10%作为测试集。

  • 示例:

    Python复制

    train_size = int(len(df) * 0.8)
    val_size
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