1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络，因为minsit数据不是很复杂...，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
时间序列预处理时间序列预处理是时间序列分析的第一步，它涉及到对原始时间序列数据进行清洗、标准化和转换的过程。...1.2 数据平稳化数据平稳化是使时间序列具有恒定的统计特性，如均值和方差。可以使用差分或变换方法对非平稳时间序列进行处理，如一阶差分、对数变换等。...这种方法可以不断调整模型以适应数据的变化。---4. 时间序列评估时间序列评估是对时间序列预测结果进行评估和验证的过程。...以下是一些常见的时间序列评估指标：4.1 均方根误差（RMSE）均方根误差是预测误差的平方和的平均值的平方根。它衡量了预测值与真实值之间的平均误差。...结论Python提供了丰富的工具和库，使得时间序列分析在数据科学中变得更加容易和高效。通过时间序列预处理、模型建立、预测和评估等技术，我们可以对时间序列数据进行深入的分析和预测。
采用均方根误差（RMSE）的原因是这种计算方式能够降低粗大误差对结果的影响，所得分数的单位和预测数据的单位相同，即洗发水月度销量。 数据准备 在用数据集拟合LSTM模型前，我们必须对数据进行转化。...具体来说，就是将数据缩放带 -1 至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 在进行计算和得出误差分数之前，对预测值进行这些转化的逆转化使它们恢复至原来的区间内。...在每个epoch结束时分别使用训练数据集和测试数据集评测该模型，并记录均方根误差分数。 在每个方案试验结束时打印训练和测试的均方根误差分数，以显示出正在进行的效果。...对每个配置进行30次试验并且在最终结果中计算总结统计。 ? ? 从平均性能的角度看，这些结果表明：批大小为1时均方根误差较低。正如前一部分所述，训练epoch越多，平均性能可能越强。 ?...本教程阐述了对配置随时段变化的性能进行诊断研究以及对测设均方根误差进行客观研究的好处。 但是，还有更多可以进行的研究。下一部分罗列了部分想法。
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中，你将学习如何使用新数据更新长短期记忆（LTCM）递归神经网络。...训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。 最后，收集所有测试数据集的预测，计算误差值总结该模型的预测能力。...采用均方根误差（RMSE）的原因是这种计算方式能够降低粗大误差对结果的影响，所得分数的单位和预测数据的单位相同，即洗发水月度销量。 数据准备 在用数据集拟合LSTM模型前，我们必须对数据进行转化。...具体来说，就是将数据缩放带 -1至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 在进行计算和得出误差分数之前，对预测值进行这些转化的逆转化使它们恢复至原来的区间内。...运行示例，保存使用步进式验证法算得的测试数据集均方根误差分数。将这些分数保存在一个名为 experiment_fixed.csv 的文件夹中，之后会对它们进行分析。打印分数总结，如下所示。
训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。 最后，收集所有测试数据集的预测，计算误差值总结该模型的预测能力。...采用均方根误差（RMSE）的原因是这种计算方式能够降低粗大误差对结果的影响，所得分数的单位和预测数据的单位相同，即洗发水月度销量。 数据准备 在用数据集拟合LSTM模型前，我们必须对数据进行转化。...具体来说，就是将数据缩放带 -1 至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 在进行计算和得出误差分数之前，对预测值进行这些转化的逆转化使它们恢复至原来的区间内。...当观察对比测试均方根误差中值时，我们也得出相同结论。 ? 另外还生成了比较结果分布的箱须图。 该图和描述性统计所表明的结论相一致。随着时间步长的数量增加，图中出现测试均方根误差增加的总体趋势。 ?...这可通过一些后续试验进行探索。 增加重复次数。重复试验10次得出的测试均方根误差结果数据群相对较小。将重复次数增至30或100次可能或得出更加可靠的结果。
从实践的意义上来说，机器学习是在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」，使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。...而后，随着数据量的增加、先进的算法、计算和存储容量的提高，机器学习得到了更进一步的发展。 4）机器学习核心技术 分类：应用以分类数据进行模型训练，根据模型对新样本进行精准分类与预测。...（1）回归问题 关于模型「好坏」的判断，不仅取决于算法和数据，还取决于当前任务需求。回归问题常用的性能度量指标有：平均绝对误差、均方误差、均方根误差、R平方等。...均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE），也称标准误差，是在均方误差的基础上进行开方运算。RMSE会被用来衡量观测值同真值之间的偏差。...k 折交叉验证对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感，对数据的使用也会更充分，模型评估结果更加稳定。
时间序列数据具有以下组成部分 level：每个时间序列都有一个 base level，简单的 base level 的计算可以直接通过对历史数据进行平均/中位数计算得到； 周期性：时间序列数据也有一种称为周期性的模式...结果，相对平方误差将总平方误差除以简单预测变量的总平方误差以对其进行归一化。可以在以不同单位计算误差的模型之间进行比较。...▲ RMSE Loss与Predictions的性能图 3.8 Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) 均方对数误差（MSLE）衡量实际值与预期值之间的差异。...相对均方根误差（RRMSE）是一种均方根误差度量，它已根据实际值进行缩放，然后由均方根值归一化。虽然原始测量的尺度限制了 RMSE，但 RRMSE 可用于比较各种测量方法。...▲ Huber Loss与Predictions的性能图 3.13 LogCosh Loss LogCosh 计算误差的双曲余弦的对数。这个函数比二次损失更平滑。
预测类药物分子如何和特定靶蛋白结合是药物发现中的一个核心问题。已有方法依赖于评分、排序和微调等步骤对大量候选分子进行采样，计算非常昂贵。...3 实验 3.1 数据 作者提供一种基于时间的数据集分割和预处理管道用于深度学习药物结合方式。...数据集来源于PDBBind数据库，PDBBind数据库最新版本包含了19443个蛋白质-配体复合物，其中包含15193个不同的配体和3809个不同的受体。最后经过数据预处理得到19119个复合物。...同样EQUIBIND + S 和EQUIBIND-R + S转而使用SMINA进行增强。 评估指标 作者使用配体均方根误差（L-RMSD），中心距以及Kabsch均方根误差。...Kabsch均方根误差是配体经过旋转平移操作后得到的最小可能的均方根误差。L-RMSD是预测原子和结合配体之间的均方根误差。
使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...---- 蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。
使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...蒙特卡洛交叉验证（MCCV）的PLS 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。
模型的评价指标 1.对于回归模型，可以采用均方根误差Root Mean Squared Error作为评价指标，均方根误差亦称标准误差,它是观测值与真值偏差的平方与观测次数比值的平方根。...均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。可用标准误差作为评定测量过程精度的标准。计算公式如下： ?...而对数据的处理则有两种不同的方法，用于对故障进行预测，以获得设备的剩余使用时间、故障点、故障类型等处理信息。 ?...不同预测模型可以得到约25-35的均方根误差（RMSE），这意味着预测RUL与实际RUL将有大约25-35个时间步长的误差。 ? 选择不同模型的均方根误差 下一步我们将重点关注H2O深度学习模型。...通过特征选择将均方根误差减少了1个时间步长。 ? 未包含特征工程和包含特征工程的均方根误差 阶段4：使用网格搜索优化超参数 下图显示了包含超参数优化的预测性维护流程图。
数据预处理：我们对数据集进行了预处理，包括将数据集分为训练集和测试集，以及对特征进行标准化。...训练模型：我们使用训练集对模型进行训练。 评估模型：我们使用测试集评估模型的性能，计算了均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。...预测：我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并与真实值进行比较。 ...在训练过程中，它通过最小化损失函数（均方误差）来找到最佳的权重和截距。...性能： sklearn.linear_model.LinearRegression()：在大型数据集上，它可能需要较长时间进行训练，因为它需要计算整个数据集的梯度。
由MSE可以衍生得到均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE, 或者RMSD) RMSE可以进行归一化(除以全距或者均值)从而得到归一化的均方根误差(Normalized...RMSPE(Root Mean Square Percentage Error) 对于数值序列出现长尾分布的情况，可以选择MSLE(Mean squared logarithmic error，均方对数误差...)，对原有数据取对数后再进行比较(公式中+1是为了避免数值为0时出现无穷值)。...回归模型中，增加额外的变量会提升R²，但这种提升可能是虚假的，因此提出矫正的R²(Adjusted R²，符号表示为 或 )来对模型中的变量个数进行“惩罚”( )。...数据中是否有0 ，如果有0值就不能用MPE、MAPE之类的指标； 2. 数据的分布如何 ，如果是长尾分布可以选择带对数变换的指标，中位数指标比平均数指标更好； 3.
以下是线性回归算法的基本步骤： 收集数据：收集包含输入变量和输出变量的数据集。 准备数据：对数据进行清理、预处理和特征选择等操作。...训练模型：通过最小化残差的平方和来训练模型，即找到一组最优的权重系数 w，使预测值与真实值之间的误差最小化。 预测结果：使用训练好的模型对新的输入数据进行预测，并输出对应的输出变量。...在实际应用中，我们可以将自变量进行多项式展开、取对数、加入交互项等操作，从而扩展模型的表达能力，但这并不会改变模型的线性性质。 如何使得预测值和真实值的差异最小化？...print('最佳超参数:', grid_search.best_params_) print('最佳均方误差:', -grid_search.best_score_) # 在测试集上进行预测并计算均方误差...均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：它是均方误差的平方根，与均方误差相比，RMSE 更能体现预测值与真实值之间的差距。其公式为：RMSE=\sqrt{MSE}。
、6）选择机器学习任务，当然到最后就是评价机器学习算法对实际数据的应用情况如何。...1.3 数据预处理 数据预处理，其实就是对数据进行清理、数据整理或普通数据处理。...指对数据进行各种检查和校正过程，以纠正缺失值、拼写错误、使数值正常化/标准化以使其具有可比性、转换数据(如对数转换)等问题。 例如对图像进行resize成统一的大小或者分辨率。...一旦Y被计算（预测）出来，一个流行的可视化方式是将实际值与预测值做一个简单的散点图，如下图所示。 对回归模型的性能进行评估，以评估拟合模型可以准确预测输入数据值的程度。...此外，均方误差（MSE）以及均方根误差（RMSE）也是衡量残差或预测误差的常用指标。 2、深度学习算法流程 深度学习实际上是机器学习中的一种范式，所以他们的主要流程是差不多的。
从实践的意义上来说，机器学习是在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」，使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力 [8b3a860a5a30ba91d87a2e785d3aff33...更详细的内容可见 模型评估方法与准则 （1）回归问题 关于模型「好坏」的判断，不仅取决于算法和数据，还取决于当前任务需求。回归问题常用的性能度量指标有：平均绝对误差、均方误差、均方根误差、R平方等。...均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE），也称标准误差，是在均方误差的基础上进行开方运算。RMSE会被用来衡量观测值同真值之间的偏差。...k 折交叉验证对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感，对数据的使用也会更充分，模型评估结果更加稳定。...Bootstrap通过有放回抽样生成大量的伪样本，通过对伪样本进行计算，获得统计量的分布，从而估计数据的整体分布。
时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。...Naive Forecast') plt.legend(loc='best') plt.title("Naive Forecast") plt.show() y_hat 输出为： 我们下面计算均方根误差...现在计算均方根误差值，检查模型的准确度。...，看看模型的准确度 # 我们现在计算一下均方根误差，看看模型的准确度。...# 计算一下均方根误差，看看模型的准确度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
