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使用Python进行天气预测之获取数据

前言 Python实战之天气预测 1....爬取数据 这里使用request库和正则表达式进行数据的爬取 爬取网上的历史天气数据，这里我使用了成都的历史天气数据（2011-2018年） 之后的天气预测也将会使用成都的历史天气数据 目标网址： http...所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。...1.2 获取网页源码 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: html = response.text...return html else: return None 1.3 使用正则表达式提取数据 results = re.findall("(\{ymd.*?

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如何建立预测大气污染日的概率预测模型

在本教程中，你会了解如何开发概率预测模型来预测大气污染。 完成本教程后，你将了解： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。...该数据集被用作开发预测模型的基础，模型使用一系列可能与预测臭氧水平相关（也可能无关！）的变量，此外还有一些已知的与实际化学过程相关的变量。...首先，我们可以使用read_csv（）函数将数据作为Pandas DataFrame加载。...我们可以使用scikit-learn库中的brier_score_loss（）函数评估预测的Brier分数。...具体来说，你学到了： 如何加载和准备臭氧日标准机器学习预测建模问题。 如何开发朴素预测模型并使用BSS评估预测。 如何集成决策树开发熟练的模型，并调优成功模型的超参数进一步提高性能。

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使用 SIR 模型进行疫情模拟预测

使用数据拟合参数β和γ 2.1 定义损失函数 下面，我们就来定义损失函数，在损失函数中，我们定义每日的感染者人数的预测值和真实值的均方误差和每日的治愈者人数的预测值和真实值之间的均方误差的和作为总的损失值...为了获得更好的模型预测效果，我们选从3月8日至3月15日的数据作为训练集，训练模型，并对3月16日至4月3日的疫情进行预测。...，也就是说我们更新模型的预测效果变得更好了。...疫情发展趋势预测 下面我们对意大利未来疫情的发展做出预测。我们预测意大利从4月4日至未来两年的疫情。 为了模型有更好的预测效果，我们接着通过3月31日至4月3日的数据训练模型，更新β和γ。...所以，为了对更复杂的现实情形进行建模，我们就需要用到更复杂的模型。 4.总结 本案例使用基于网易实时疫情播报平台爬取的数据，进行新冠肺炎疫情数据的建模分析。

12.7K83

【教程】使用 Captum 解释 GNN 模型预测

Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... done 用Captum解释GNN模型的预测...        在本教程中，我们演示了如何将特征归属方法应用于图。...具体来说，我们试图找到对每个实例预测最重要的边。         我们使用TUDatasets的诱变性数据集。这个数据集由4337个分子图组成，任务是预测分子的诱变性。...对于显著性方法，我们使用梯度的绝对值作为每个边缘的归属值。         其中x是输入，F（x）是GNN模型对输入x的输出。         ...我们使用captum库来计算归因值。我们定义了model_forward函数，假设我们一次只解释一个图形，它就会计算出批量参数。

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使用LSTM模型预测股价基于Keras

本期作者：Derrick Mwiti 本期翻译：HUDPinkPig 未经授权，严禁转载 编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。...本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。 虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。...特征归一化 从以前使用深度学习模型的经验来看，我们需要进行数据归一化以获得最佳的测试表现。本文的例子中，我们将使用Scikit- Learn的MinMaxScaler函数将数据集归一到0到1之间。...接着，我们使用目前流行的adam优化器编译模型，并用均方误差（mean_squarred_error）来计算误差。最后，模型运行100epoch，设置batch大小为32。...1:2].values 为了预测未来的股票价格，我们需要在测试集加载后做如下几个工作： 1、在0轴上合并训练集和测试集 2、将时间步长设置为60(如前面所介绍的) 3、使用MinMaxScaler函数转换新数据集

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使用Python实现时间序列预测模型

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。在本文中，我们将介绍时间序列预测的基本原理和常见的预测模型，并使用Python来实现这些模型。 什么是时间序列预测？...在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现ARIMA模型： import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA...在Python中，我们可以使用statsmodels库的SARIMAX类来实现SARIMA模型： import pandas as pd from statsmodels.tsa.statespace.sarimax...，并使用Python实现了ARIMA和SARIMA模型。...希望本文能够帮助读者理解时间序列预测模型的概念和实现方法，并能够在实际应用中使用Python来进行时间序列预测。

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深度学习-使用预设计的模型预测

使用预设计的模型预测 概述 通常对于神经网络来说，如果自己训练将会非常的费时间，有一种方法就是用别人在大样本上训练好的数据，然后使用在自己的网络上，比如，我们的分类目标是猫和狗的分类，如果存在一种大数据的动物分类器...，那么就可以实现我们猫和狗分类的目的 有两种方式实现 特征提取 微调模型 特征提取 特征提取是使用之前网络学到的特征来从新样本中提取出需要的特征 神经网络由卷积核和最后的分类器组成，一般特征提取使用的是训练好的卷积核...= os.path.join(base_dir, 'test') datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) batch_size = 20 # 定义函数...1 if i * batch_size >= sample_count:#设置终止条件 break return features, labels# 函数返回的值...可以看出验证集的精确度达到了val_acc: 0.9030 微调模型 相比较特征提取，微调模型可以针对模型中个别层进行修改 conv_base.trainable = True #解冻 set_trainable

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如何使用FME获取数据

数据获取 使用FME获取ArcGIS Server发布出来的数据，可以分为三步：1、寻找数据源；2、请求数据；3、写出数据。...下面我们按照步骤来进行数据的获取 寻找数据源 平台上有非常多的数据，在输入框输入china搜索一下 ? 然后根据内容类型再进行筛选，显示有1173个结果 ?...在找到数据源之后，就可以进行数据的获取了。 获取数据 本次数据获取，以上面找到的数据源链接为准。但接下来所介绍的方法，可以用于任何一个通过此类方式发布出来的数据。...那么下面我来展示一下，怎么获取此类数据 新建一个工作空间，输入格式与对应的地址参数 ? 选择图层 ? 点击ok后将数据添加到工作空间 ? 添加写模块 ? ? 运行魔板 ?...总结 使用FME获取数据非常的方便，没接触过FME的朋友可以通过这个小案例来试着用一用FME。需要特别注意的是，虽然获取比较简单，但敏感数据：不要碰！不要碰！不要碰！

3.1K11

如何使用Python基线预测进行时间序列预测

建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。 目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。...我们使用前向验证方法来做到这一点。 不需要进行模型训练或再训练，所以本质上，我们按照时间序列逐步完成测试数据集并得到预测。...具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。 如何评估持久化算法的预测并将其用作基准。

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如何在Django中使用单行查询来获取关联模型的数据

在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...下面是一些示例：1、问题背景在 Django 中，我们经常需要查询关联模型的数据。传统的方法是使用外键关系来获取关联模型的数据，这需要进行两次数据库查询。...为了提高效率，我们可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...2.1 使用 select_related()select_related() 可以将关联模型的数据直接加载到主模型中，这样就可以在一次数据库查询中获取到所有需要的数据。...2.3 代码例子以下是一个完整的代码例子，演示如何使用 select_related() 和 prefetch_related() 来获取关联模型的数据：from django.db.models import

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如何利用Transformer建立时间序列预测模型

时间序列预测任务的一些例子是: 预测流感流行病例:时间序列预测的深度变形模型:流感流行病例 能源生产预测:能源消耗预测使用堆叠非参数贝叶斯方法 天气预报:MetNet:一个用于降水预报的神经天气模型 例如...这可以用来估计能源需求，因此能源公司可以使用这个模型来估计任何给定时间需要生产的能源的最佳值。 ?...模型 我们将使用的模型是一个编码器-解码器的Transformer，其中编码器部分将时间序列的历史作为输入，而解码器部分以自回归的方式预测未来的值。 解码器使用注意力机制与编码器连接。...通过这种方式，解码器可以学习在做出预测之前“关注”时间序列历史值中最有用的部分。 解码器使用了掩蔽的自注意力，这样网络就不会在训练期间获取未来的值，不会导致信息的泄露。 编码器: ? 解码器： ?...然后，该模型将一次性对所有这些时间序列进行训练: ? 结果 我们现在使用这个模型来预测这些时间序列的未来值。但是结果有些复杂: 预测未拟合的样例 ? ? 拟合样例： ? ? ? ?

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如何使用SUMIFS函数

标签：Excel函数,SUMIFS函数 如下图1所示，要求数据表中指定颜色和尺寸的价格之和。数据表区域为B3:D8，条件区域在列B和列C。...图1 使用SUMIFS函数很容易求得，在单元格D11中的公式为： =SUMIFS(D3:D8,B3:B8,B11,C3:C8,C11) 单元格D12中的公式为： =SUMIFS(D3:D8,B3:B8,...B12,C3:C8,C12) SUMIFS函数的语法 SUMIFS函数语法： SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2],[...示例5：使用逻辑运算符 单元格D11中的公式求编号小于104且尺寸为“小”的价格之和： =SUMIFS(D3:D8,B3:B8,B11,C3:C8,C11) 单元格D12中的公式求编号大于等于103且尺寸为...“中”的价格之和： =SUMIFS(D3:D8,B3:B8,B11,C3:C8,C11) 图6 可以使用的逻辑运算符有： 1.

2.1K20

使用逻辑回归模型预测用户购买会员意向

为使用户有良好的用户体验，以及满足精细化运营的需求，如何在海量用户中筛选出有价值的用户成为会员转化运营工作的重点。...因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...，以达到模型最好的预测效果。...3.6 结语 此次使用逻辑回归的算法，首先得出的结果能够赋能业务，业务同学反映预测模型结果准确率较高。其次通过此次模型筛选出了对会员购买贡献度高的特征值。后续可以通过促进特征值的方法进行扩大用户群体。

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使用keras内置的模型进行图片预测实例

keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型，也就是开箱即可使用的图像识别模型 趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧 可用的模型有哪些？...如何使用预训练模型 使用大致分为三个步骤 1、导入所需模块 2、找一张你想预测的图像将图像转为矩阵 3、将图像矩阵放到模型中进行预测 关于图像矩阵的大小 VGG16，VGG19，ResNet50 默认输入尺寸是...(section, key): return cf.get(section, key) 图像预测模块以及主要实现 # keras 提供了一些预训练模型，也就是开箱即用的 已经训练好的模型 # 我们可以使用这些预训练模型来进行图像识别...我们来看看使用VGG16的模型预测输出的效果如何 ?...最后如果大家需要使用其他模型时修改 配置文件的model 即可 以上这篇使用keras内置的模型进行图片预测实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.9K30

如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型）

推荐阅读时间：10min~12min 主题：如何构建真实世界可用的ML模型 Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了...我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。 ? 解释下上面的这张图片： 绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。...红色方框的下半部分表示对测试数据进行特征处理，然后使用训练得到的 model 进行预测。 红色方框的右下角部分表示对模型进行评估，评估可以分为离线和在线。...模型的保存和加载 上面我们已经训练生成了模型，但是如果我们程序关闭后，保存在内存中的模型对象也会随之消失，也就是说下次如果我们想要使用模型预测时，需要重新进行训练，如何解决这个问题呢？...# 使用加载生成的模型预测新样本 new_model.predict(new_pred_data) 构建实时预测 前面说到的运行方式是在离线环境中运行，在真实世界中，我们很多时候需要在线实时预测，一种解决方案是将模型服务化

3.6K31

如何使用 Go 语言获取 URL？

本文将介绍如何使用 Go 语言获取 URL 的详细步骤，并提供一些实用的示例。图片一、URL 的基本概念在开始之前，我们先来了解 URL 的基本概念。...我们可以使用该包中的函数来获取 URL 中的各个部分，或者构建新的 URL。...然后，我们可以通过调用 Get 方法来获取指定参数的值。三、实际示例：使用 Go 获取网页内容现在，我们将结合实际示例来演示如何使用 Go 语言获取网页内容。...然后，我们通过 ioutil.ReadAll 函数读取响应的内容，并将其打印出来。总结本文介绍了如何使用 Go 语言获取 URL。...我们学习了如何解析和构建 URL，以及如何获取 URL 中的各个部分和查询参数。此外，我们还提供了一个实际示例，展示了如何使用 Go 语言获取网页内容。

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如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？

id=0EXmFzUn5I 在长周期的时间序列预测问题中，如何平衡运算复杂度以及缩短两个时间点之间的交互距离一直是研究的焦点（如下表为各个模型的运算复杂度及两点最长路径）。...在预测时，一种是把经过上述编码得到的表示直接接全连接映射到预测空间。另一种方法是使用一个额外的Decoder，采用类似Transformer中的方式进行解码。...使用普通的Transformer进行时间序列预测时，经常会出现预测的数据分布和真实分布存在比较大的gap。...通过这种方式，让模型在预测被mask掉的部分时，既能考虑前面、后面的序列，也能考虑同一时间段没有被mask的序列。 下图展示了无监督预训练时间序列模型对时间序列预测任务带来的效果提升。...右侧图表示使用的无监督预训练数据量越大，最终的时间序列预测拟合效果越好。

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如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型

自回归移动平均模型(ARIMA)是一种常用于时间序列分析和预测的线性模型。 statsmodels库提供了Python中使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到文件中，以便以后对新数据进行预测。...在当前版本的statsmodels库中有一个bug，它阻止了保存的模型被加载。在本教程中，你将了解如何诊断并解决此问题。 让我们开始吧。 ?...在保存之前，必须在ARIMA模型中定义__getnewargs__函数，它定义构造对象所需的参数。 我们可以解决这个问题。...我们可以使用赋值在现有对象上定义一个新的函数。 我们可以在ARIMA对象上的__getnewargs__函数中执行以下操作： ARIMA....总结 在这篇文章中，你学会了如何解决statsmodels ARIMA实现中的阻止你将ARIMA模型保存并加载到文件的bug。

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