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（year、month、day、hour、minute、dayOfWeek）。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totalRewardAmount、singleRewardAmount、totalBetAmount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rewardName、scene）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：

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  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：

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