活动介绍

import pandas as pd import numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error # 读取csv数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转化为numpy数组 data_np = np.array(data) # 获取数据的行数和列数 rows, cols = data_np.shape # 初始化滤波后数据的数组 data_filtered = np.zeros((rows, cols)) # 对每个方向的信号进行滤波处理 for i in range(cols): # 对信号进行归一化处理 data_normalized = preprocessing.scale(data_np[:, i]) # 定义滤波器大小 filter_size = 5 # 定义滤波器 filter = np.ones(filter_size) / filter_size # 使用卷积运算进行滤波 data_filtered[:, i] = np.convolve(data_normalized, filter, mode='same') # 计算SNR、MSE、PSNR指标 snr = 10 * np.log10(np.sum(data_np ** 2) / np.sum((data_np - data_filtered) ** 2)) mse = mean_squared_error(data_np, data_filtered) psnr = 10 * np.log10(255 ** 2 / mse) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_MAF.csv', index=False) # 将滤波后的数据保存到csv文件中 output = pd.DataFrame(data_filtered) output.to_csv('data_filtered.csv', index=False)如何提高去噪效果

时间: 2023-06-15 09:06:05 浏览: 244
以下是一些提高去噪效果的方法： 1. 使用更高级别的滤波器：可以使用更高级别的滤波器，如中值滤波器或小波变换滤波器，以更好地去除噪声，同时保留信号的细节。 2. 调整滤波器参数：可以尝试调整滤波器大小、滤波器类型等参数，以改善去噪效果。 3. 采用多种滤波器：可以尝试使用多种滤波器结合的方法，如串联、并联等方式，以获得更好的去噪效果。 4. 去除异常值：可以去除信号中的异常值，这些异常值可能会对滤波器的效果产生影响。 5. 增加信号采样率：可以增加信号的采样率，以提高信号的精度，从而更好地去除噪声。 6. 增加信号长度：可以增加信号的长度，以提高信号的稳定性和准确性，从而更好地去除噪声。 需要根据具体情况进行选择和调整。
相关问题

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块。具体解释如下： - `import numpy as np`：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。 - `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。 - `from datetime import datetime`：从datetime模块中导入datetime函数，用于处理时间数据。 - `from scipy.stats import skew`：从scipy.stats模块中导入skew函数，用于计算数据的偏度。 - `from scipy.special import boxcox1p`：从scipy.special模块中导入boxcox1p函数，用于进行Box-Cox变换。 - `from scipy.stats import boxcox_normmax`：从scipy.stats模块中导入boxcox_normmax函数，用于计算Box-Cox变换的参数。 - `from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge`：从sklearn.linear_model模块中导入ElasticNetCV、LassoCV、RidgeCV、Ridge等函数，用于进行线性回归。 - `from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor`：从sklearn.ensemble模块中导入GradientBoostingRegressor函数，用于进行梯度提升回归。 - `from sklearn.svm import SVR`：从sklearn.svm模块中导入SVR函数，用于进行支持向量回归。 - `from sklearn.pipeline import make_pipeline`：从sklearn.pipeline模块中导入make_pipeline函数，用于构建机器学习管道。 - `from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler`：从sklearn.preprocessing模块中导入RobustScaler、StandardScaler函数，用于进行特征缩放。 - `from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score`：从sklearn.model_selection模块中导入KFold、cross_val_score函数，用于进行交叉验证。 - `from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse`：从sklearn.metrics模块中导入mean_squared_error函数，并将其简写为mse，用于计算均方误差。 - `from sklearn.metrics import make_scorer`：从sklearn.metrics模块中导入make_scorer函数，用于创建自定义评分函数。 - `from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor`：从sklearn.neighbors模块中导入LocalOutlierFactor函数，用于检测异常值。 - `from sklearn.linear_model import LinearRegression`：从sklearn.linear_model模块中导入LinearRegression函数，用于进行线性回归。 - `from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor`：从mlxtend.regressor模块中导入StackingCVRegressor函数，用于进行交叉验证的堆叠模型。 - `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。 - `import seaborn as sns`：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras import optimizers import time解说代码

这段代码主要是用于机器学习模型的建立和训练，具体解释如下： - `numpy` 是 Python 中用于科学计算的一个库。 - `matplotlib` 是 Python 中一个常用的绘图库。 - `pandas` 是 Python 中用于数据分析的一个库。 - `math` 是 Python 中的数学库，提供了许多数学函数。 - `keras` 是一个用于构建深度学习模型的框架。 - `Sequential` 是 Keras 中的一种模型类型，表示将多个神经网络层按顺序堆叠的模型。 - `Dense` 是 Keras 中的一种层类型，表示全连接层。 - `Activation` 是 Keras 中的一种层类型，表示激活函数层。 - `Dropout` 是 Keras 中的一种层类型，表示随机丢弃一定比例的神经元，以防止过拟合。 - `LSTM` 是 Keras 中的一种层类型，表示长短期记忆网络，用于处理序列数据。 - `MinMaxScaler` 是 scikit-learn 中的一个预处理类，用于将数据缩放到指定范围内。 - `mean_squared_error` 是 scikit-learn 中的一个回归评价指标，用于计算均方误差。 - `optimizers` 是 Keras 中的一个优化器模块，提供了多种优化算法。 这段代码中主要完成了以下几个任务： 1. 导入所需的库和模块。 2. 定义一个序列模型 `Sequential`。 3. 添加多个全连接层 `Dense`，并使用激活函数 `Activation` 进行非线性变换。 4. 添加多个随机丢弃层 `Dropout`，以防止过拟合。 5. 添加一个 LSTM 层 `LSTM`，用于处理序列数据。 6. 编译模型，并指定优化算法和评价指标。 7. 对数据进行预处理，将其缩放到指定范围内。 8. 将训练数据拟合到模型中，并指定训练次数和批次大小。 9. 对测试数据进行预测，并计算均方误差。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error from PyEMD import EEMD # 经验模态分解 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Conv1D, Flatten from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-56591ef493a9> in <module> 4 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 5 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error ----> 6 from PyEMD import EEMD # 经验模态分解 7 from tensorflow.keras.models import Sequential 8 from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Conv1D, Flatten ImportError: cannot import name 'EEMD'这是源代码和报错，怎么解决

import numpy as np from PyEMD import EEMD # 或 from PyEMD.EEMD import EEMD # 生成测试信号 t = np.linspace(0, 1, 100) signal = np.sin(20 * np.pi * t) + 0.5 * np.random.randn(100) # 初始化并执行EEMD ...

import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

首先，通过pandas库中的read_csv函数读取名为'Train_data.csv'的文件，并将文件中的数据存储到data变量中。接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到GR、LLD、LLS和AC变量中，这些变量将作为训练数据的...

# 基础库 import pandas as pd import numpy as np # 预处理和评估 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # XGBoost import xgboost as xgb # 1. 数据加载 # 替换为你的数据路径 data = pd.read_csv('F:\房地产\删改.csv') # 显示数据前五行 print("数据预览：") print(data.head(3)) # 2. 数据预处理 # 删除包含缺失值的行（根据实际情况调整处理方式） data = data.dropna() # 分离特征和目标变量（假设目标列名为'price'） X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 处理分类特征（示例） categorical_cols = ['是否有学校', '卫生等级'] X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) print(X) 目前这段代码里面运行出现了错误，请你告诉哪个地方出错了，并且指出如何改正。

同样，如果'是否有学校'或'卫生等级'在数据中不存在，或者名称有误，pd.get_dummies()会抛出KeyError。用户需要确认这些列名的正确性，可能需要使用data.columns来查看所有列名。 另外，在分离特征和目标变量时...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer from sklearn.impute import IterativeImputer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_excel("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\神经外科-sheet2_imputed.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 分离特征和目标 X = data.drop('病情变化', axis=1) y = data['病情变化'] # 使用迭代插补器处理缺失值 imputer = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=42) X_imputed = imputer.fit_transform(X) # 转换为DataFrame以保留列名 X_imputed = pd.DataFrame(X_imputed, columns=X.columns) # 拆分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_imputed, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 标准化 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 训练模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_train_scaled, y_train) # 评估模型 y_pred = rf.predict(X_test_scaled) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.4f}") # 特征重要性分析 importances = rf.feature_importances_ sorted_idx = importances.argsort()[::-1] plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.barh(range(len(sorted_idx)), importances[sorted_idx], align='center') plt.yticks(range(len(sorted_idx)), X.columns[sorted_idx]) plt.title("特征重要性") plt.xlabel("相对重要性") plt.gca().invert_yaxis() plt.tight_layout() plt.show() 条形图上显示数值

from sklearn.metrics import mean_squared_error import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_excel("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\神经外科-sheet2_imputed.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 分离...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

9. 从sklearn.metrics模块中导入r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数，用于评估模型的性能。 10. 分别使用score()函数计算训练集和测试集的R2得分，并输出结果。 11. 使用predict()函数对测试集...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:’, mse) 最后，绘制模型的训练和验证准确率曲线： import ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import mean_squared_error # 数据加载 data = pd.ExcelFile("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\神经外科-sheet2_imputed.xlsx",'Sheet=Sheet1') # 这里替换为实际的数据路径 # 数据预处理：处理缺失值 data.fillna(data.mean(), inplace=True) # 用均值填充缺失值 # 特征标准化 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 假设病情变化的标签为'病情变化' X = data_scaled[:, :-1] # 特征 y = data_scaled[:, -1] # 标签 # 拆分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用随机森林模型进行训练 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_train, y_train) # 预测并评估模型 y_pred = rf.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error: ", mse) # 获取特征重要性 importances = rf.feature_importances_ # 按重要性排序 indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature ranking:") for f in range(X.shape[1]): print(f"{f + 1}. Feature {indices[f]} - Importance: {importances[indices[f]]}") # 画出特征重要性图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.title("Feature Importance") plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices], align="center") plt.xticks(range(X.shape[1]), indices) plt.xlim([-1, X.shape[1]]) plt.show()不能运行。修改一下

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 修正1: 使用正确的Excel读取方式 data = pd.read_excel("C:\\Users\\DELL\\Desktop\\神经外科-sheet2_imputed.xlsx", sheet_name='Sheet1') # 修正2: 分离特征...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from sklearn.model_selection import train_test_split # Check if GPU is available, otherwise use CPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 数据加载和预处理：读取文件夹中的所有xlsx文件 def load_data_from_folder(folder_path, time_step, pred_step): all_data = [] for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) print(f"Loading data from {file_path}") try: excel_file = pd.ExcelFile(file_path) sheet_name = excel_file.sheet_names[0] print(f"Sheet names: {excel_file.sheet_names}") df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) except Exception as e: print(f"Error reading {file_name}: {e}") continue if df.empty: print(f"Warning: {file_name} is empty") continue print(f"Original data: {df.head()}") df = df.dropna() print(f"Data after dropping NaN values: {df.head()}") # 尝试转换为数值，并打印哪些列有问题 df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') print(f"Data after applying pd.to_numeric: {df.head()}") print(f"Columns with NaN values: {df.isna().sum()}") # 如果数据为空，跳过这个文件 if df.empty: print(f"Warning: Data is empty after cleaning in file {file_name}") continue all_data.append(df) if len(all_data) == 0: raise ValueError("No valid data found in any of the files.") all_data_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True) features = all_data_df.column

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(combined_data.values) 3. **划分训练集与测试集** 利用 train_test_split ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path # ------------------ 数据预处理 ------------------ # 设置文件路径 excel_path = Path("C:/Users/Administrator/Desktop/augmented_data3.xlsx") # 读取数据 data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') # 特征工程处理 # 检查并转换分类变量（仅对真正需要编码的列进行处理） cat_cols = [] le = LabelEncoder() # 假设'燃尽风位置'是分类变量，进行编码 if data['燃尽风位置'].dtype == 'object': data['燃尽风位置'] = le.fit_transform(data['燃尽风位置']) cat_cols.append('燃尽风位置') # 确保温度保持为连续数值（移除之前的字符串转换） X = data[['掺氨比', '过量空气系数', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度'] # ------------------ 模型训练 ------------------ # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 随机森林模型配置 rf = RandomForestRegressor( n_estimators=300, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42 ) # 训练模型 rf.fit(X_train, y_train) y_pred = rf.predict(X_test) 这段代码中如何去除离群值的影响

或者，在数据预处理阶段，即读取数据后，对全数据集进行离群值处理，再划分训练测试集。例如： 在X和y定义之后： # 处理离群值 def remove_outliers(df, columns, factor=1.5): for col in columns: Q1 = df[col...

# 导入库 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 加载数据（假设df_feature已存在） # df_feature = pd.read_csv("your_dataset.csv") # 数据预处理 X = df_feature.drop(columns=['target']) y = df_feature['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 处理缺失值 X_train = X_train.fillna(X_train.mean()) X_test = X_test.fillna(X_train.mean()) # 模型训练 rf_reg = RandomForestRegressor( n_estimators=200, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42, n_jobs=-1 ) rf_reg.fit(X_train, y_train) # 评估 y_pred = rf_reg.predict(X_test) print(f"RMSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred)**0.5:.2f}") print(f"R²: {r2_score(y_test, y_pred):.2f}") # 特征重要性 for name, importance in zip(X.columns, rf_reg.feature_importances_): print(f"{name}: {importance:.4f}")

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score - **功能说明**： - pandas 用于数据处理，RandomForestRegressor 是随机森林回归模型。 - train_test_split 分割数据集，mean_squared_...

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2023-10-16 @author: Your Name 本代码用于对房屋交易数据进行分析，包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估等步骤。 目标是研究影响城市住宅价格的因素，并评估不同机器学习模型在预测房价方面的表现。 """ # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error import shap import matplotlib.pyplot as plt import warnings import re # 忽略警告信息 warnings.filterwarnings("ignore") # 1. 数据加载与初步查看 def load_data(file_path): """ 加载数据并进行初步查看 """ data = pd.read_excel(file_path) print("数据集基本信息：") print(data.info()) print("\n数据集前5行：") print(data.head()) print("\n数据集描述性统计：") print(data.describe()) return data # 2. 数据预处理 def data_preprocessing(data): """ 数据预处理，包括删除无效数据、变量转化或拆分、数据集整合、删除极端值等 """ # 删除无效数据（如缺失值过多的行） data = data.dropna(thresh=len(data.columns) * 2 / 3, axis=0) # 变量转化或拆分 # 拆分户型信息，适应不同的格式 def extract_room_hall(x): if pd.isna(x): return np.nan, np.nan # 尝试匹配常见的格式，如 "3室1厅"、"3房间1厅"、"3房1厅" 等 room = 0 hall = 0 if '室' in x and '厅' in x: parts = x.split('厅') if len(parts) >= 2: room_part = parts[0] hall_part = parts[1].split(' ')[0] if ' ' in parts[1] else parts[1] room = room_part.split('室')[0] if '室' in room_part else 0 hall = hall_part.split('厅')[0] if '厅' in hall_part else 0 elif '房间' in x and '厅' in x: parts = x.split('厅') if len(parts) >= 2: room_part = parts[0] hall_part = parts[1].split(' ')[0] if ' ' in parts[1] else parts[1] room = room_part.sp

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score X = df.drop('PRICE', axis=1) y = df['PRICE'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # ...

#1.导入必备的库 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy import stats from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score, KFold from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler #2.设置显示选项 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False pd.set_option('display.max_rows', None) #显示最大行数 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示最大列数 pd.set_option('display.max_colwidth', None) #显示的最大列宽 pd.set_option('display.width', None) #显示的最宽度 #3.导入数据 data=pd.read_excel("信用评分卡模型.xlsx") #4.数据预处理 #4.1使用均值填写缺失值 print("缺失值统计:\n",data.isnull().sum()) data=data.apply(lambda col:col.fillna(col.mean()),axis=0) #4.2处理异常值 numeric_data = data.select_dtypes(include=[np.number]) z_scores = np.abs(stats.zscore(data.select_dtypes(include=[np.number]))) # 仅对数值型数据计算 Z-score threshold = 3 # Z-score 阈值 3个标准差 outliers = (z_scores > threshold).any(axis=1) # 检测异常值 print("检测到的异常值行索引:\n", data[outliers].index.tolist()) # 输出异常值的行索引 print(data[outliers]) data = data[~outliers] # 移除异常值 X=data.drop("信用评分",axis=1) y=data["信用评分"] #4.3将数据划分为训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0) #4.4创建标准化训练测试集与训练集 scaler=StandardScaler() X_train=scaler.fit_transform(X_train) X_test=scaler.transform(X_test) #建立模型 model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42) cv=KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True) # 参数网格 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.2], 'max_depth': [3, 5, 7] } # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV( estimator=model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=-1 ) grid_search.fit(X_train, y_train) print("最佳参数组合:", grid_search

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 基础模型比较 models = { "Linear Regression": LinearRegression(), "Random Forest": RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)...

# 1.导入必要库（数据预处理、模型训练等） import pandas as pd # 用于数据处理和分析 import numpy as np # 用于数值计算 from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于数据集划分 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 用于特征缩放 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 随机森林回归模型 from sklearn.metrics import mean_squared_error # 用于评估模型性能 # 2.数据加载与初步处理 # 读取CSV文件（假设目标列为'price'） df = pd.read_csv('housing.csv') # 根据实际文件路径修改 # 3.数据预处理 # 处理缺失值（均值填充） df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 用每列的均值填充缺失值 # 处理分类变量（示例列名为'city'） df = pd.get_dummies(df, columns=['city']) # 将分类变量转换为哑变量（one-hot编码） # 分离特征和目标变量 X = df.drop('price', axis=1) # 假设目标列是price，X为特征矩阵 y = df['price'] # y为目标变量 # 4.数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, # 保留20%作为测试集 random_state=42 # 设置随机种子以确保结果可重复 ) # 5.特征缩放 scaler = StandardScaler() # 初始化标准化器 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 对训练集进行拟合并转换 X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 对测试集仅进行转换（使用训练集的参数） # 6.模型训练 model = RandomForestRegressor( n_estimators=100, # 设置决策树的数量为100 random_state=42 # 设置随机种子以确保结果可重复 ) model.fit(X_train_scaled, y_train) # 使用训练集训练模型 # 7.预测与评估 y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 使用测试集进行预测 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 计算均方误差（MSE） print(f'模型MSE: {mse:.2f}') # 输出模型的均方误差，保留两位小数

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 初始化模型（设置核心参数） rf = RandomForestRegressor( n_estimators=100, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42 ) # 训练...

运行下面的代码（在jupyter中） import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error # 加载波士顿房价数据集 try: boston = load_boston() X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) y = boston.target except: raise ImportError # 数据集分割为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算评价指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) # 打印模型性能 print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse:.2f}") print(f"Root Mean Squared Error (RMSE): {rmse:.2f}") print(f"Mean Absolute Error (MAE): {mae:.2f}") print(f"Coefficient of Determination (R²): {r2:.2f}") # 数据可视化 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.7, color='b') plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=3, color='r') plt.xlabel('Actual Prices') plt.ylabel('Predicted Prices') plt.title('Actual vs Predicted Prices for Boston Housing') plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score # 加载波士顿数据集（新版sklearn已移除，通过OpenML获取） boston = fetch_openml(name='boston', version=1, as_frame=True) df...
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C# Socket通信源码：多连接支持与断线重连功能的物联网解决方案

内容概要：本文介绍了一套基于C#编写的Socket服务器与客户端通信源码，源自商业级物联网项目。这套代码实现了双Socket机制、多连接支持以及断线重连功能，适用于各类C#项目（如MVC、Winform、控制台、Webform）。它通过简单的静态类调用即可获取客户端传输的数据，并内置了接收和发送数据缓冲队列，确保数据传输的稳定性。此外，代码提供了数据读取接口，但不涉及具体的数据处理逻辑。文中详细展示了服务端和客户端的基本配置与使用方法，强调了在实际应用中需要注意的问题，如避免主线程执行耗时操作以防内存膨胀。 适合人群：具备基本C#编程能力的研发人员，尤其是对Socket通信有一定了解并希望快速集成相关功能到现有项目中的开发者。 使用场景及目标：① 需要在短时间内为C#项目增加稳定的Socket通信功能；② 实现多设备间的数据交换，特别是对于智能家居、工业传感器等物联网应用场景。 其他说明：虽然该代码能够满足大多数中小型项目的通信需求，但对于需要高性能、低延迟的金融级交易系统则不太合适。同时，代码并未采用异步技术，因此在面对海量连接时可能需要进一步优化。

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EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟（Electronic Industries Alliance, EIA）和消费电子协会（Consumer Electronics Association, CEA）联合制定的一个技术规范，该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议，特别是关于视频显示设备的时间信息（timing）和扩展显示识别数据（Extended Display Identification Data，简称EDID）的结构与内容。 在视频显示技术领域，确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的，而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准，以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口（Digital Visual Interface，DVI）和后来的高带宽数字内容保护（High-bandwidth Digital Content Protection，HDCP）等技术的发展而出现的。该标准之所以重要，是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题，并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息，包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式（如VESA标准模式）和特定的时序信息格式，使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构，包含了关于显示设备能力的信息，如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备，并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率，实现即插即用（plug and play）功能。 EDID的结构包含了一系列的块（block），其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释，从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口，还适用于HDMI（High-Definition Multimedia Interface）和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议，以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用，它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步，EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如，随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展，该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时，都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准，以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范，它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在，使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成，极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言，了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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