%% ======================== 数据预处理模块 ======================== clc; clear; close all; format compact; % 数据读取（请替换为实际文件路径） memberInfo = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件1-会员信息表.xlsx'); % 附件1：会员信息 salesData = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件2-销售流水表.xlsx'); % 附件2：销售流水 consumption = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件3-会员消费明细表.xlsx'); % 附件3：消费明细 productInfo = readtable('C:\Users\liansheng\Desktop\D1\附件4-商品信息表.xlsx'); % 附件4：商品信息 % 数据清洗与变量提取 % 1. 区分会员与非会员 memberIDs = unique(memberInfo); consumption.MemberFlag = ismember(consumption, memberIDs); %% % 2. 计算消费金额（单价×数量） consumption.je = consumption.sj .* consumption.sl; % 3. 转换日期格式 consumption.etime = datetime(consumption.etime, 'Format', 'yyyy-MM-dd'); salesData.dtime = datetime(salesData.交易日期, 'Format', 'yyyy-MM-dd'); % 4. 提取分析时间窗口（以2018年1月1日为基准） analysisDate = datetime('2018-01-01', 'Format', 'yyyy-MM-dd'); consumption.消费天数 = days(analysisDate - consumption.消费日期); %% ======================== 问题1：会员消费特征分析 ======================== % 1. 会员与非会员对比 memberConsume = consumption(consumption.MemberFlag, :); nonMemberConsume = consumption(~consumption.MemberFlag, :); % 统计指标计算 stats = table(); stats.指标 = {'总消费金额','平均单次消费','消费频率','商品种类数'}; stats.会员群体 = [sum(memberConsume.消费金额) ... mean(memberConsume.消费金额) ... length(unique(memberConsume.交易日期)) ... length(unique(memberConsume.商品编码))]; stats.非会员群体 = [sum(nonMemberConsume.消费金额) ... mean(nonMemberConsume.消费金额) ... length(unique(nonMemberConsume.交易日期)) ... length(unique(nonMemberConsume.商品编码))]; % 可视化对比 figure; bar([stats.会员群体; stats.非会员群体]'); set(gca, 'XTickLabel', stats.指标); legend('会员群体', '非会员群体'); title('会员与非会员消费特征对比'); saveas(gcf, '会员非会员对比.png'); %% ======================== 问题2：购买力模型（RFMT模型） ======================== % 提取RFM指标（Recency-Frequency-Monetary-Time） memberRFM = table(); memberRFM.会员卡号 = unique(memberConsume.会员卡号); nMembers = length(memberRFM.会员卡号); % 计算RFM-T指标 for i = 1:nMembers memberID = memberRFM.会员卡号(i); memberData = memberConsume(memberConsume.会员卡号 == memberID, :); % 最近消费时间间隔（R） memberRFM.Recency(i) = min(memberData.消费天数); % 消费频率（F） memberRFM.Frequency(i) = length(unique(memberData.交易日期)); % 消费金额（M） memberRFM.Monetary(i) = sum(memberData.消费金额); % 首次消费距今时间（T） memberRFM.Time(i) = max(memberData.消费天数); end % 数据标准化 rfmtData = table2array(memberRFM(:,2:end)); rfmtNorm = zscore(rfmtData); % 层次分析法确定权重 weights = [0.3, 0.25, 0.35, 0.1]; % R:F:M:T权重 memberRFM.Score = rfmtNorm * weights'; % K-means聚类（分为4类会员） [idx, centers] = kmeans(memberRFM.Score, 4); memberRFM.Cluster = idx; % 输出购买力排名前10的会员 [~, topIdx] = sort(memberRFM.Score, 'descend'); topMembers = memberRFM(memberRFM.Score >= memberRFM.Score(topIdx(10)), :); %% ======================== 问题3：会员生命周期划分 ======================== % 基于RFMT模型聚类结果划分生命周期 lifeCycle = cell(nMembers, 1); for i = 1:nMembers cluster = memberRFM.Cluster(i); score = memberRFM.Score(i); if cluster == 1 && score > 0.8*max(memberRFM.Score) lifeCycle{i} = '成熟期'; elseif cluster == 2 || (cluster == 1 && score < 0.5*max(memberRFM.Score)) lifeCycle{i} = '成长期'; elseif memberRFM.Recency(i) > 90 && memberRFM.Frequency(i) < 3 lifeCycle{i} = '流失期'; else lifeCycle{i} = '休眠期'; end end memberRFM.LifeCycle = lifeCycle; %% ======================== 问题4：非活跃会员激活率计算 ======================== % 定义非活跃会员（最近90天无消费，且过去半年消费<3次） inactiveIdx = (memberRFM.Recency > 90) & (memberRFM.Frequency < 3); inactiveMembers = memberRFM(inactiveIdx, :); % 模拟促销活动影响（基于历史促销数据） promotionData = readtable('促销活动数据.xlsx'); % 需包含促销前后消费记录 activationRate = zeros(size(inactiveMembers,1), 1); for i = 1:size(inactiveMembers,1) memberID = inactiveMembers.会员卡号(i); prePromo = sum(promotionData.消费金额(promotionData.会员卡号 == memberID & promotionData.促销标志 == 0)); postPromo = sum(promotionData.消费金额(promotionData.会员卡号 == memberID & promotionData.促销标志 == 1)); if prePromo > 0 && postPromo/prePromo > 1.5 % 消费增长超50%视为激活 activationRate(i) = 1; end end % 激活率与促销力度的关系（假设促销力度为折扣率） promotionStrength = promotionData.折扣率(inactiveIdx); [model, ~] = fitlm(promotionStrength, activationRate); activationRelation = model.Coefficients.Estimate; %% ======================== 问题5：促销活动关联规则挖掘 ======================== % 调用FP-Growth算法挖掘商品关联规则 transactions = cell(length(unique(consumption.交易日期)), 1); uniqueDates = unique(consumption.交易日期); for i = 1:length(uniqueDates) dateData = consumption(consumption.交易日期 == uniqueDates(i), :); transactions{i} = dateData.商品编码; end % 设置支持度和置信度阈值 minSupport = 50; % 支持度计数 minConfidence = 0.6; % 运行FP-Growth算法（复用之前实现的函数） [frequentItemsets, supportCounts] = fpGrowth(transactions, minSupport); [rules, ruleMetrics] = generateRules(frequentItemsets, supportCounts, minConfidence, transactions); % 输出关联规则结果 ruleTable = table(ruleMetrics.supportX, ruleMetrics.supportY, ruleMetrics.confidence, ... 'VariableNames', {'支持度X', '支持度Y', '置信度'}); ruleTable.X = cellfun(@(x) strjoin(x, ','), rules(:,1), 'UniformOutput', false); ruleTable.Y = cellfun(@(x) strjoin(x, ','), rules(:,2), 'UniformOutput', false); ruleTable = ruleTable(:, [4,5,1,2,3]); % 保存结果 writetable(memberRFM, '会员购买力分析结果.xlsx'); writetable(ruleTable, '商品关联规则结果.xlsx'); disp('代码执行完成，结果已保存至Excel文件'); 帮我看看哪里有问题，并修正一下

flowchart TB %% ============ 服务器端 ============ %% subgraph server[服务器端] direction TB %% 数据采集模块 subgraph server_data[数据采集] direction TB S1[爬取歌曲信息 - 网易云音乐API] S2[爬取评论信息 - 若干条评论] end %% 数据预处理模块 subgraph server_pre[数据预处理] direction TB S3[数据预处理 - 清洗/格式统一] end %% 数据分析模块 subgraph server_analysis[数据分析] direction TB S4[用户聚类分析 - K-means + 肘部法] S5[情感分析打分 - 积极/中性/消极] end %% 推荐生成模块 subgraph server_recom[推荐生成] direction TB S6[生成初始个性化推荐歌单] end end %% ============ 数据库 ============ %% subgraph db[数据库] direction TB D1[用户信息] D2[歌曲信息] D3[评论信息] D4[聚类结果] D5[情感分析结果] end %% ============ 客户端 ============ %% subgraph client[客户端] direction TB %% 用户验证模块 subgraph client_auth[用户验证] direction TB C1[注册/登录验证] end %% 歌单展示模块 subgraph client_display[歌单展示] direction TB C2[获取/展示推荐歌单] end %% 音乐播放模块 subgraph client_play[音乐播放] direction TB C3[音乐播放 - 标记喜欢/不喜欢] end %% 前端UI交互模块 subgraph client_ui[前端UI交互] direction TB C4[账号管理等] end end %% ============ 数据流/调用关系 ============ %% server -- "数据/模型读写" --> db db -- "存储/更新" --> server server -- "提供API" --> client client -- "用户操作反馈" --> server client -- "请求歌单" --> db db -- "返回歌单数据" --> client 帮我把数据库，服务器端，客户端内部的布局改成垂直布局

%% 数据预处理模块 subgraph server_pre[数据预处理] direction TB S3[数据预处理 - 清洗/格式统一] end %% 数据分析模块 subgraph server_analysis[数据分析] direction TB S4[用户聚类分析 - K-means + ...

clc; clear; close all; %% ==================== 1. 数据预处理 ==================== % 导入原始污垢参数数据并进行归一化处理（神经网络需要） data = xlsread('D:/大论文/程序/污垢数据.xls', 'K2:K311')'; % 从Excel读取列数据并转置为行向量 % 数据归一化到[0,1]范围，ps结构体保存归一化参数用于后续反归一化 [normalized_data, ps] = mapminmax(data, 0, 1); % 参数设置 window_size = 4; % 滚动窗口尺寸，表示使用4个历史数据点进行预测 lag = 1; % 原始数据滞后阶数，表示使用最近2个时间点的数据作为输入特征 train_ratio = 0.8; % 训练集比例，80%的数据用于训练模型 gm_input_len = 1; % GM(1,1)预测结果作为BP输入的维度（固定为1维） %% ==================== 2. 滚动预测框架 ==================== total_len = length(normalized_data); predictions_gm = zeros(1, total_len - window_size); % 存储GM单独预测结果 predictions_combined = zeros(1, total_len - window_size); % 存储组合模型预测结果 actual_values = zeros(1, total_len - window_size); % 存储真实值 for t = window_size : total_len - 1 %% 当前数据窗口（归一化后） current_window = normalized_data(t - window_size + 1 : t); % 截取窗口数据 %% ======== 2.1 GM(1,1)单独预测 ======== x1 = cumsum(current_window); % 一阶累加生成序列(AG

同时，检查数据预处理步骤，如归一化是否应用于两个模型，避免尺度不一致的问题。优化方面，可以考虑使用交叉验证来调整神经网络结构，加入早停法防止过拟合，或者使用引用[1]中的方法改进梯度传播。此外，引用[2]...

function draw_data_flow() figure('Name','图像隐写系统数据流图','NumberTitle','off',... 'Position',[200 200 1000 600], 'Color','w'); axis off; hold on; % 定义通用样式 boxColor = [0.8 0.9 0.9]; % 浅蓝绿 storageColor = [1 0.9 0.8]; % 浅橙 entityColor = [0.9 0.8 0.9]; % 浅紫 arrowColor = [0.2 0.2 0.7]; % 深蓝 textColor = [0 0 0]; % 黑色 % 绘制外部实体 ==================================================== rectangle('Position',[0.05 0.4 0.12 0.2], 'Curvature',0.3,... 'FaceColor',entityColor, 'LineWidth',1.5); text(0.11,0.5, '用户', 'FontSize',12, 'HorizontalAlignment','center'); % 处理过程布局优化 ================================================ processes = { [0.25 0.75 0.15 0.08], '载入图像/文本'; % 上移 [0.45 0.75 0.15 0.08], '预处理图像'; % 上移 [0.65 0.75 0.15 0.08], '加密信息'; % 上移 [0.45 0.55 0.15 0.08], '嵌入信息'; % 下移 [0.65 0.35 0.15 0.08], '保存图像'; % 下移 [0.45 0.35 0.15 0.08], '提取信息'; % 下移 [0.25 0.35 0.15 0.08], '解密信息'; % 下移 }; for i = 1:size(processes,1) pos = processes{i,1}; rectangle('Position',pos, 'Curvature',0.2,... 'FaceColor',boxColor, 'LineWidth',1); text(pos(1)+pos(3)/2, pos(2)+pos(4)/2, processes{i,2},... 'FontSize',10, 'HorizontalAlignment','center'); end % 数据存储布局优化 ================================================ storage = { [0.35 0.68 0.08 0.06], '原始图像'; % 右移 [0.35 0.58 0.08 0.06], '处理图像'; % 右移 [0.75 0.68 0.08 0.06], '加密数据'; % 右移 [0.75 0.50 0.08 0.06], '含密图像'; % 下移 [0.35 0.38 0.08 0.06], '隐写图像'; % 上移 [0.35 0.28 0.08 0.06], '解密数据'; % 上移 }; for i = 1:size(storage,1) pos = storage{i,1}; rectangle('Position',pos, 'FaceColor',storageColor); text(pos(1)+pos(3)/2, pos(2)+pos(4)/2, storage{i,2},... 'FontSize',8, 'HorizontalAlignment','center'); end % 箭头连接优化 ==================================================== connections = [ 0.17 0.5 0.25 0.75; % 用户 -> 载入 0.40 0.75 0.45 0.75; % 载入 -> 预处理 0.60 0.75 0.65 0.75; % 预处理 -> 加密 0.65 0.75 0.75 0.68; % 加密 -> 加密数据 0.75 0.68 0.65 0.55; % 加密数据 -> 嵌入 0.45 0.75 0.45 0.55; % 预处理 -> 嵌入 0.45 0.55 0.75 0.50; % 嵌入 -> 含密图像 0.75 0.50 0.65 0.35; % 含密图像 -> 保存 0.65 0.35 0.45 0.35; % 保存 -> 提取 0.45 0.35 0.35 0.38; % 提取 -> 隐写图像 0.35 0.38 0.25 0.35; % 隐写图像 -> 解密 0.25 0.35 0.35 0.28; % 解密 -> 解密数据 0.35 0.28 0.17 0.5; % 解密数据 -> 用户 ]; for i = 1:size(connections,1) annotation('arrow', connections(i,[1,3]), connections(i,[2,4]),... 'Color',arrowColor, 'HeadWidth',10, 'HeadLength',10); end % 图例位置调整 =================================================== legendEntries = { {'FaceColor',boxColor}, '处理过程'; {'FaceColor',storageColor}, '数据存储'; {'FaceColor',entityColor}, '外部实体'; }; for i = 1:size(legendEntries,1) rectangle('Position',[0.82 0.85-i0.06 0.03 0.03],... legendEntries{i,1}{:}, 'EdgeColor','k'); text(0.86,0.85-i0.06+0.015, legendEntries{i,2},... 'FontSize',9, 'VerticalAlignment','middle'); end hold off; end部分区域存在重叠，修改后给出完整代码

而数据存储中的原始图像和处理图像位于左侧（0.35x），可能在预处理模块的右边，所以可能存在位置冲突吗？比如预处理图像模块的位置是x=0.45，而原始图像在x=0.35，可能不会重叠。但右边的加密数据在x=0.75，可能和...

执行了以下代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix from pgmpy.estimators import TreeSearch from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.estimators import BayesianEstimator # ====================================== # 1. 数据加载与预处理 # ====================================== file_paths = ['H.csv', 'L.csv', 'LL.csv'] labels = ["H", "L", "LL"] dfs = [] for file, label in zip(file_paths, labels): df = pd.read_csv(file, header=None, names=['Fs', 'Fa']) df['Label'] = label dfs.append(df) data = pd.concat(dfs, ignore_index=True) X = data[['Fs', 'Fa']] y = data['Label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # ====================================== # 2. 训练朴素贝叶斯分类器 # ==================================

我需要考虑如何正确应用sklearn中的相关模块，比如GaussianNB和MultinomialNB，以及如何处理数据预处理。引用3提到拉普拉斯修正，在sklearn中，GaussianNB默认没有，但MultinomialNB有alpha参数可以调整，这可能是...

# ================= 数据预处理模块 ================= def load_climate_data(file_path, feature_columns): """ 改进版数据加载函数 :param feature_columns: 需要使用的气候特征列名列表 """ raw_data = pd.read_csv(C\Users\Administrator\Desktop\云南省气象台站信息.xlsx) coordinates = raw_data[['经度', '纬度']].values features = raw_data[feature_columns].values # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) norm_features = scaler.fit_transform(features) return coordinates, norm_features, scaler, feature_columns # 返回特征名称 # ================= 改进自注意力层 ================= class ClimateAttention(Layer): """修正后的注意力机制层""" def init(self, kwargs): super(ClimateAttention, self).init(kwargs) def build(self, input_shape): # 修正权重维度 self.W = self.add_weight(name='att_weight', shape=(input_shape[-1], input_shape[-1]), # 修正为方阵 initializer='glorot_uniform') super(ClimateAttention, self).build(input_shape) def call(self, x): # 计算注意力得分 e = K.dot(x, self.W) e = K.mean(e, axis=-1, keepdims=True) # 增加特征聚合 a = K.softmax(e, axis=1) return K.sum(x * a, axis=1) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[-1]) # ================= 修正模型构建 ================= def build_model(input_dim): inputs = Input(shape=(input_dim,)) # 使用正确输入层 attention = ClimateAttention()(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=attention) return model # ================= 主流程修正 ================= def climate_evaluation(C:\Users\Administrator\Desktop\云南省气象台站信息.xlsx, feature_cols): # 1. 数据加载 coords, features, scaler, feat_names = load_climate_data(data_path, feature_cols) # 2. 构建模型 model = build_model(features.shape[1]) # 3. 使用预训练权重（示例用伪训练，实际应提供训练逻辑） # 此处应添加模型训练代码，以下为占位符 print("注意：实际使用时需要添加训练逻辑！") # 4. 获取注意力权重 attention_weights = model.layers[1].get_weights()[0] # 5. 计算加权得分（修正计算方式） weighted_scores = np.mean(features @ attention_weights, axis=1) # 6. 结果归一化 final_scores = MinMaxScaler(feature_range=(0, 100)).fit_transform( weighted_scores.reshape(-1,1)).flatten() # 7. 结果整合 result_df = pd.DataFrame({ '经度': coords[:,0], '纬度': coords[:,1], '气候评分': final_scores }) # 8. 可视化修正 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.bar(range(len(feat_names)), np.diag(attention_weights), # 取对角线权重 tick_label=feat_names) plt.title('气候因子注意力权重分布') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() return result_df # ======== 使用示例 ======== if name == "main": # 定义实际特征列（必须与CSV列名一致） CLIMATE_FEATURES = ['年均温', '年降水', '相对湿度', '日照时数'] evaluation_results = climate_evaluation( "yunnan_climate.csv", feature_cols=CLIMATE_FEATURES ) evaluation_results.to_csv("climate_scores_v2.csv", index=False) There’s an error in your program:unexpected character after line continuation character

# ================= 数据预处理模块 ================= def load_climate_data(file_path, feature_columns): """改进版数据加载函数""" raw_data = pd.read_excel(file_path) # 读取Excel文件 coordinates = ...

function draw_data_flow() % 创建画布 fig = figure('Color','w','Position',[100 100 1200 800]); axis equal off; hold on; % ========== 参数配置 ========== config = struct(); config.moduleWidth = 120; % 模块标准宽度 config.moduleHeight = 40; % 模块标准高度 config.hSpacing = 150; % 水平间距 config.vSpacing = 80; % 垂直间距 config.arrowColor = [0.2 0.4 0.8]; % 箭头颜色 config.moduleColor = [0.94 0.97 1];% 模块颜色 % ========== 模块定义 ========== modules = { % 名称 X基准 Y基准宽度高度 'loadImg' 150 600 [] [] 'preprocess' 350 600 [] [] 'secret' 150 500 [] [] 'encrypt' 350 500 [] [] 'embed' 550 550 [] [] 'stegoImg' 750 550 [] [] 'extract' 750 450 [] [] 'decrypt' 950 450 [] [] 'metrics' 550 400 [] [] }; % 自动填充缺失尺寸 modules = cell2struct(... [modules(:,1), ... num2cell(vertcat(modules{:,2:5}))], ... {'name','x','y','w','h'}, 2); for i = 1:length(modules) if isempty(modules(i).w), modules(i).w = config.moduleWidth; end if isempty(modules(i).h), modules(i).h = config.moduleHeight; end end % ========== 流程定义 ========== flows = { % 起点终点标签 'loadImg' 'preprocess' '原始图像' 'preprocess' 'embed' '预处理图像' 'secret' 'encrypt' '秘密信息' 'encrypt' 'embed' '加密数据' 'embed' 'stegoImg' '隐写图像' 'stegoImg' 'extract' '隐写图像' 'extract' 'decrypt' '加密数据' 'decrypt' 'metrics' '解密信息' 'stegoImg' 'metrics' '质量评估' }; % ========== 图形绘制 ========== % 绘制所有模块 arrayfun(@(m) draw_module(m, config), modules); % 绘制所有箭头 for i = 1:size(flows,1) startMod = get_module(flows{i,1}, modules); endMod = get_module(flows{i,2}, modules); draw_connection(startMod, endMod, flows{i,3}, config); end % 添加标题 text(500, 720, '图像隐写系统数据流图',... 'FontSize',14, 'FontWeight','bold', 'HorizontalAlignment','center') % ========== 嵌套函数 ========== function draw_module(m, cfg) % 绘制单个模块 rectangle('Position', [m.x m.y m.w m.h],... 'Curvature', 0.3,... 'FaceColor', cfg.moduleColor,... 'LineWidth', 1.5,... 'EdgeColor', [0.4 0.4 0.8]); text(m.x + m.w/2, m.y + m.h/2, strrep(m.name,'_',' '),... 'FontSize', 10,... 'HorizontalAlignment','center',... 'VerticalAlignment','middle'); end function draw_connection(startMod, endMod, label, cfg) % 计算连接点 [x1, y1] = get_connector(startMod, 'out'); [x2, y2] = get_connector(endMod, 'in'); % 绘制箭头 arrow([x1 y1], [x2 y2],... 'Color', cfg.arrowColor,... 'LineWidth', 1.2,... 'Length', 12,... 'BaseAngle', 60,... 'TipAngle', 30); % 添加标签 labelPos = mean([x1 x2; y1 y2], 2) + [-10; 5]; text(labelPos(1), labelPos(2), label,... 'Color', [0.3 0.3 0.3],... 'FontSize', 9,... 'HorizontalAlignment','center'); end function [x, y] = get_connector(mod, direction) % 获取模块连接点坐标 switch direction case 'out' x = mod.x + mod.w; y = mod.y + mod.h/2; case 'in' x = mod.x; y = mod.y + mod.h/2; end end function mod = get_module(name, moduleList) % 通过名称查找模块 idx = find(strcmp({moduleList.name}, name)); if isempty(idx) error('未找到模块: %s', name); end mod = moduleList(idx); end end 优化

这个函数主要是用来绘制图像隐写系统的数据流图，里面有很多模块和箭头连接，还有参数配置。用户希望优化这段代码，那我得找出哪里可以改进。首先，代码结构方面，原代码把所有内容都写在一个函数里，没有模块化。...

你直接在这个基础上修改把，原本采用的是随机森林模型，在增加一个逻辑回归模型，我要分别看见每个模型的评估，准确率等参数 # -- coding: utf-8 -- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold from sklearn.metrics import roc_auc_score, recall_score, classification_report from imblearn.over_sampling import SMOTE import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 设置中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ======================================================================== # 数据预处理 # ======================================================================== def load_and_preprocess(filepath): """安全加载医学数据""" df = pd.read_excel(filepath, engine='openpyxl') # 处理ID列 df["ID"] = df["姓名"].fillna("ID_" + df["序号"].astype(str)) df.drop(columns=["姓名", "序号", "Unnamed: 0", "Unnamed: 1", "Unnamed: 49"], errors='ignore', inplace=True) # 强制转换AFP为数值型 if 'AFP' in df.columns: df['AFP'] = df['AFP'].replace(['<20', '>1000', 'N/A'], [10, 1001, np.nan]) df['AFP'] = pd.to_numeric(df['AFP'], errors='coerce') # 选择关键特征 essential_features = [ 'age', 'BMI', 'AFP', 'ALB', 'ALT', 'AST', 'Child-Pugh（0=5-6分，1=7分）', 'TNM stage（0=1-2期，1=3-4期）', 'Type of hepatectomy（0=Minor，1=major）', 'Early recurrence（<12M）' ] df = df[[col for col in essential_features if col in df.columns]] # 安全填充缺失值 for col in df.columns: if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col]): df[col] = df[col].fillna(df[col].median()) else: df[col] = df[col].fillna(df[col].mode()[0] if len(df[col].mode()) > 0 else 'Unknown') return df # ======================================================================== # 特征工程 # ======================================================================== def create_features_safe(df): """安全创建特征""" # 带防护的比值计算 df['ALB/ALT'] = np.where(df['ALT'] > 0, df['ALB'] / df['ALT'], np.nan) df['AST/ALT'] = np.where(df['ALT'] > 0, df['AST'] / df['ALT'], np.nan) # AFP分箱（确保已完成数值转换） if 'AFP' in df.columns: df['AFP_risk'] = pd.cut(df['AFP'], bins=[0, 20, 400, np.inf], labels=['正常', '中度升高', '显著升高'], right=False) # 删除全空列 df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) return df # ======================================================================== # 模型训练 # ======================================================================== def train_model(X, y): """小样本友好型建模""" # SMOTE过采样（减少邻居数） smote = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=3) X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) # 简化随机森林参数 model = RandomForestClassifier( n_estimators=100, max_depth=3, min_samples_leaf=5, class_weight='balanced', random_state=42 ) # 交叉验证 cv = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42) recall_scores = [] for train_idx, val_idx in cv.split(X_res, y_res): X_train, X_val = X_res.iloc[train_idx], X_res.iloc[val_idx] y_train, y_val = y_res.iloc[train_idx], y_res.iloc[val_idx] model.fit(X_train, y_train) recall_scores.append(recall_score(y_val, model.predict(X_val))) print(f"交叉验证 Recall: {np.mean(recall_scores):.2f} (±{np.std(recall_scores):.2f})") model.fit(X_res, y_res) # 全数据训练 return model # ======================================================================== # 主流程 # ======================================================================== if name == "main": # 1. 加载数据 df = load_and_preprocess(r"D:\lx\LIANXI0521\整合.xlsx") # 2. 特征工程 df = create_features_safe(df) # 3. 准备数据 X = pd.get_dummies(df.drop(columns=["Early recurrence（<12M）"])) y = df["Early recurrence（<12M）"].astype(int) # 4. 检查数据 print("\n=== 数据摘要 ===") print(f"总样本量: {len(X)}") print(f"复发比例: {y.mean():.1%}") print("\n特征列表:", X.columns.tolist()) # 5. 训练模型 model = train_model(X, y) # 6. 评估 y_pred = model.predict(X) y_proba = model.predict_proba(X)[:, 1] print("\n=== 模型性能 ===") print(classification_report(y, y_pred, target_names=["未复发", "复发"])) print(f"AUC: {roc_auc_score(y, y_proba):.3f}") # 7. 可视化 try: plt.figure(figsize=(10, 6)) feat_imp = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns) feat_imp.nlargest(10).plot(kind='barh') plt.title("Top 10 重要特征") plt.tight_layout() plt.savefig('feature_importance.png', dpi=200, bbox_inches='tight') plt.close() print("\n特征重要性图已保存为 feature_importance.png") except Exception as e: print("\n可视化失败:", str(e))

1.数据预处理：对训练集和测试集的特征进行正确的标准化处理，随机森林使用原始数据，逻辑回归使用标准化后的数据。2.分别训练随机森林和逻辑回归模型。3.对每个模型进行预测，得到测试集的预测结果和概率（用于AUC...

优化这段代码，提供代码的性能解释这段代码每一句，列出哪些是超参数import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # ========== 1. 直接读取宽表 HPLC 数据 ========== df = pd.read_excel("HPLC+LSTM+wide.xlsx") # 直接加载宽表 # 提取标签 y_loaded = df["Label"].values # 类别标签 # 删除非特征列（例如 Sample、Label） df_features = df.drop(columns=["Label", "Sample"], errors='ignore').values # 避免错误 # 设定时间步和特征数 timesteps = 4 # 时间步（T1, T2, T3, T4） features = 4 # 每个时间步的特征数（Fors, Rut, OA, UA） # 重新调整数据形状 X_loaded = df_features.reshape(len(y_loaded), timesteps, features) # ========== 2. 数据预处理 ========== # 归一化数据 scaler = StandardScaler() X_data = scaler.fit_transform(X_loaded.reshape(-1, X_loaded.shape[-1])) # 标准化 X_data = X_data.reshape(len(y_loaded), timesteps, features) # 变回3D格式 # 产地类别进行 One-Hot 编码 num_classes = len(np.unique(y_loaded)) y_data = tf.keras.utils.to_categorical(y_loaded, num_classes) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.2, random_state=42) # ========== 3. 构建 LSTM 模型 ========== model = Sequential([ LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, features)), Dropout(0.2), LSTM(32, return_sequences=False), Dropout(0.2), Dense(16, activation='relu'), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=16, validation_split=0.2) # ========== 4. 模型评估 ========== y_pred = model.predict(X_test) y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1) y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1) # 计算分类准确率 accuracy = accuracy_score(y_test_classes, y_pred_classes) print(f"模型分类准确率: {accuracy:.4f}") # ========== 5. 预测新样本 ========== def predict_hplc_origin(

用户提到了使用numpy、pandas、tensorflow和sklearn，所以代码可能涉及数据预处理、模型构建、训练和评估这些部分。首先，数据预处理部分。通常时间序列数据需要进行标准化或归一化，可能使用sklearn的...

检查我的代码，数据库大小为408张，因为8类别最多到8-3-8，其余到x-6-8,代码如下：import os import pandas as pd import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms from PIL import Image from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split # ==================== # 数据预处理模块（无需CSV） # ==================== class FingerprintDataset(Dataset): def init(self, data_root, transform=None): self.data_root = data_root self.transform = transform or transforms.Compose([ transforms.Resize((64, 64)), # 统一缩放尺寸 transforms.Grayscale(), transforms.ToTensor() ]) # 自动扫描文件并解析标签 self.file_list = [] self.labels = [] self.label_encoder = LabelEncoder() # 遍历文件夹获取所有图片 for file_name in os.listdir(data_root): if file_name.lower().endswith(('.bmp', '.png', '.jpg')): # 从文件名解析标签（假设文件名为 1-1-1.bmp 格式） label_str = os.path.splitext(file_name)[0] self.file_list.append(os.path.join(data_root, file_name)) self.labels.append(label_str) # 生成标签编码 self.encoded_labels = self.label_encoder.fit_transform(self.labels) self.num_classes = len(self.label_encoder.classes_) def len(self): return len(self.file_list) def getitem(self, idx): img_path = self.file_list[idx] image = Image.open(img_path) if self.transform: image = self.transform(image) label = self.encoded_labels[idx] return image.view(-1), torch.tensor(label, dtype=torch.long) # ==================== # 忆阻器权重加载模块 # ==================== def load_memristor_weights(excel_path): df = pd.read_excel(excel_path) ltp = torch.tensor(df['LTP'].values, dtype=torch.float32) ltd = torch.tensor(df['LTD'].values, dtype=torch.float32) return ltp, ltd # ==============

数据预处理与标签编码对于指纹数据集分类逻辑 x-6-8，建议使用**分层编码策略**： python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import torch from torch.utils.data import Dataset class ...

from collections import Counter import numpy as np import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer, BertModel import joblib # 1. ====================== 配置参数 ====================== MODEL_PATH = r'D:\pythonProject5\bert-base-chinese' BATCH_SIZE = 64 MAX_LENGTH = 128 SAVE_DIR = r'D:\pythonProject5\BSVMC_model' DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 2. ====================== 数据加载与划分 ====================== def load_data(file_path): """加载并预处理数据""" df = pd.read_csv(file_path).dropna(subset=['text', 'label']) texts = df['text'].astype(str).str.strip().tolist() labels = df['label'].astype(int).tolist() return texts, labels # 加载原始数据 texts, labels = load_data("train3.csv") # 第一次拆分：分出测试集（20%） train_val_texts, test_texts, train_val_labels, test_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, stratify=labels, random_state=42 ) # 第二次拆分：分出训练集（70%）和验证集（30% of 80% = 24%） train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( train_val_texts, train_val_labels, test_size=0.3, # 0.3 * 0.8 = 24% of original stratify=train_val_labels, random_state=42 ) # 3. ====================== 文本编码 ====================== tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) def encode_texts(texts): return tokenizer( texts, truncation=True, padding="max_length", max_length=MAX_LENGTH, return_tensors="pt" ) # 编码所有数据集 train_encodings = encode_texts(train_texts) val_encodings = encode_texts(val_texts) test_encodings = encode_texts(test_texts) # 4. ====================== 数据集类 ====================== class TextDataset(Dataset): def init(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = labels def getitem(self, idx): return { 'input_ids': self.encodings['input_ids'][idx], 'attention_mask': self.encodings['attention_mask'][idx], 'labels': torch.tensor(self.labels[idx]) } def len(self): return len(self.labels) # 创建所有数据集加载器 train_dataset = TextDataset(train_encodings, train_labels) val_dataset = TextDataset(val_encodings, val_labels) test_dataset = TextDataset(test_encodings, test_labels) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) # 5. ====================== 特征提取 ====================== def extract_features(bert_model, dataloader): """使用BERT提取CLS特征""" bert_model.eval() all_features = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for batch in tqdm(dataloader, desc="提取特征"): inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in batch.items() if k != 'labels'} outputs = bert_model(**inputs) features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].cpu().numpy() all_features.append(features) all_labels.append(batch['labels'].numpy()) return np.vstack(all_features), np.concatenate(all_labels) # 加载并冻结BERT模型 bert_model = BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH).to(DEVICE) for param in bert_model.parameters(): param.requires_grad = False # 提取所有特征 print("\n" + "=" * 30 + " 特征提取阶段 " + "=" * 30) train_features, train_labels = extract_features(bert_model, train_loader) val_features, val_labels = extract_features(bert_model, val_loader) test_features, test_labels = extract_features(bert_model, test_loader) # 6. ====================== 特征预处理 ====================== scaler = StandardScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) # 只在训练集上fit val_features = scaler.transform(val_features) test_features = scaler.transform(test_features) # 7. ====================== 训练SVM ====================== print("\n" + "=" * 30 + " 训练SVM模型 " + "=" * 30) svm_model = SVC( kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', probability=True, random_state=42 ) svm_model.fit(train_features, train_labels) # 8. ====================== 评估模型 ====================== def evaluate(features, labels, model, dataset_name): preds = model.predict(features) acc = accuracy_score(labels, preds) print(f"\n[{dataset_name}] 评估结果：") print(f"准确率：{acc:.4f}") print(classification_report(labels, preds, digits=4)) return preds print("\n训练集评估：") _ = evaluate(train_features, train_labels, svm_model, "训练集") print("\n验证集评估：") val_preds = evaluate(val_features, val_labels, svm_model, "验证集") print("\n测试集评估：") test_preds = evaluate(test_features, test_labels, svm_model, "测试集") # 9. ====================== 保存模型 ====================== def save_pipeline(): """保存完整模型管道""" # 创建保存目录 import os os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True) # 保存BERT相关 bert_model.save_pretrained(SAVE_DIR) tokenizer.save_pretrained(SAVE_DIR) # 保存SVM和预处理 joblib.dump(svm_model, f"{SAVE_DIR}/svm_model.pkl") joblib.dump(scaler, f"{SAVE_DIR}/scaler.pkl") # 保存标签映射（假设标签为0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"） label_map = {0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"} joblib.dump(label_map, f"{SAVE_DIR}/label_map.pkl") print(f"\n模型已保存至 {SAVE_DIR} 目录") save_pipeline() # 10. ===================== 可视化 ====================== plt.figure(figsize=(15, 5)) # 决策值分布 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(svm_model.decision_function(train_features[:100]), 'o', alpha=0.5) plt.title("训练集前100样本决策值分布") plt.xlabel("样本索引") plt.ylabel("决策值") # 准确率对比 plt.subplot(1, 2, 2) accuracies = [ accuracy_score(train_labels, svm_model.predict(train_features)), accuracy_score(val_labels, val_preds), accuracy_score(test_labels, test_preds) ] labels = ['train', 'Validation', 'test'] plt.bar(labels, accuracies, color=['blue', 'orange', 'green']) plt.ylim(0, 1) plt.title("Comparison of accuracy rates for each dataset") plt.ylabel("Accuracy rate") plt.tight_layout() plt.show()写一下模型流程和流程图

流程图通常用方框和箭头表示流程，所以得把每个模块画出来，比如数据预处理、BERT模型、SVM分类器等。然后连接起来，显示数据流向。另外，用户提到要文字描述和流程图的信息，可能需要用工具如Visio或draw.io来...

# -- coding: utf-8 -- import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit from skopt import BayesSearchCV from skopt.space import Integer, Real from scipy.stats import probplot import joblib # ================== 全局配置 ================== OUTPUT_DIR = r"D:\Undergraduate thesis\paper\results" # 结果统一保存目录 os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) # 自动创建目录 # ================== 数据加载与预处理 ================== def load_data(file_path): df = pd.read_csv(file_path, parse_dates=['Date'], index_col='Date', encoding='gbk') df.sort_index(inplace=True) # 异常值处理（IQR方法） q1 = df['Close'].quantile(0.25) q3 = df['Close'].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 df = df[(df['Close'] > q1 - 1.5iqr) & (df['Close'] < q3 + 1.5iqr)] return df.ffill() # 前向填充缺失值 # ================== 高级特征工程 ================== def create_features(df): # 滞后特征 for lag in [1, 3, 5, 10, 20]: df[f'Close_lag_{lag}'] = df['Close'].shift(lag) # 技术指标 df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean() df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + (df['Close'].diff(1).clip(lower=0).rolling(14).mean() / df['Close'].diff(1).clip(upper=0).abs().rolling(14).mean()))) df['MACD'] = df['Close'].ewm(span=12).mean() - df['Close'].ewm(span=26).mean() # 日期特征 df['DayOfWeek'] = df.index.dayofweek df['Is_Month_End'] = df.index.is_month_end.astype(int) return df.dropna() # ================== 贝叶斯优化模型 ================== def bayesian_optimization(X_train, y_train): search_spaces = { 'n_estimators': Integer(100, 500), 'max_depth': Integer(5, 30), 'min_samples_split': Integer(2, 20), 'min_samples_leaf': Integer(1, 10), 'max_features': Real(0.1, 1.0, prior='uniform') } opt = BayesSearchCV(

然后，数据预处理部分。用户可能需要标准化特征，特别是如果数据尺度不一的话。引用里提到了StandardScaler，所以需要建议用户进行特征缩放，分割数据集为训练集和测试集。接着，定义贝叶斯搜索的参数空间。比如，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import least_squares from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取并预处理数据 df = pd.read_excel("clinical_trial_data.xlsx") # 数据清洗函数 def clean_concentration(conc_str): try: return float(conc_str.split('±')[0].strip()) except: return np.nan # 处理数据 df['血药浓度(ng/mL)'] = df['血药浓度(ng/mL)'].apply(clean_concentration) df = df.dropna(subset=['给药时间(h)', '血药浓度(ng/mL)']) time_data = df['给药时间(h)'].values conc_data = df['血药浓度(ng/mL)'].values # 排序数据 sort_idx = np.argsort(time_data) time_data = time_data[sort_idx] conc_data = conc_data[sort_idx] # ====================================================================== # 问题1：双层皮肤模型（隐式有限差分法） # ====================================================================== def skin_model(D1, D2, K_metab, L1=0.004, L2=0.1, C0=100, t_max=24): # 参数说明： # D1: 角质层扩散系数 (cm²/h) # D2: 真皮层扩散系数 (cm²/h) # K_metab: 真皮层代谢速率 (1/h) # L1,

# 数据预处理 data_clean = experiment_data.interpolate() # 线性插值处理缺失值 scaled_data = data_clean[['stratum_corneum', 'dermis']].apply(lambda x: x/x.max()) # 归一化处理 # 时间序列特征提取（使用...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # ====================== # 1. 数据加载（替换为你的实际路径） # ====================== voice_data = pd.read_excel('附件1.xlsx') # 语音数据 internet_data = pd.read_excel('附件2.xlsx') # 上网数据 predict_voice = pd.read_excel('附件3.xlsx') # 待预测语音数据 predict_internet = pd.read_excel('附件4.xlsx') # 待预测上网数据 # ====================== # 2. 数据预处理 # ====================== def preprocess(df, is_voice=True): # 统一列名（根据附件5定义调整） if is_voice: cols = ['用户ID', '语音整体满意度', '网络覆盖_语音', '信号强度_语音', '通话清晰度', '通话稳定性'] else: cols = ['用户ID', '上网整体满意度', '网络覆盖_上网', '信号强度_上网', '上网速度', '上网稳定性'] df.columns = cols df = df.dropna() # 删除空值（或用均值填充） return df voice_data = preprocess(voice_data, is_voice=True) internet_data = preprocess(internet_data, is_voice=False) # ====================== # 3. 问题1：影响因素分析 # ====================== # 语音业务 X_voice = voice_data[['网络覆盖_语音', '信号强度_语音', '通话清晰度', '通话稳定性']] y_voice = voice_data['语音整体满意度'] model_voice = LinearRegression() model_voice.fit(X_voice, y_voice) print("语音业务影响因素权重：", model_voice.coef_) # 上网业务（同理） X_internet = internet_data[['网络覆盖_上网', '信号强度_上网', '上网速度', '上网稳定性']] y_internet = internet_data['上网整体满意度'] model_internet = LinearRegression() model_internet.fit(X_internet, y_internet) print("上网业务影响因素权重：", model_internet.coef_) # ====================== # 4. 问题2：预测模型与导出 # ====================== # 训练随机森林模型（更鲁棒） voice_pred_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) voice_pred_model.fit(X_voice, y_voice) internet_pred_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) internet_pred_model.fit(X_internet, y_internet) # 生成预测结果 voice_result = pd.DataFrame({ '用户ID': predict_voice['用户ID'], '预测整体满意度': voice_pred_model.predict(predict_voice[X_voice.columns]) }) internet_result = pd.DataFrame({ '用户ID': predict_internet['用户ID'], '预测整体满意度': internet_pred_model.predict(predict_internet[X_internet.columns]) }) # 导出到Excel with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer: voice_result.to_excel(writer, sheet_name='语音', index=False) internet_result.to_excel(writer, sheet_name='上网', index=False) print("预测结果已保存到 result.xlsx")

数据预处理方面，可能包括处理缺失值、标准化或归一化，还有特征工程，比如创建新特征或降维。然后模型选择，可能用户用的线性模型，可以尝试集成方法如随机森林、梯度提升等。超参数调优也是关键，比如用...

基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统系统各模块功能实现数据预处理模块功能要求：通过数据预处理的方法对数据进行清洗、处理缺失值、数据类型转换等。

针对您的问题，基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统，需要进行数据预处理模块的功能实现，具体如下：数据预处理模块： 1. 数据清洗：去除重复数据、处理离群值、处理异常值等； 2. 处理缺失值：对于缺失值，可以...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from arch import arch_model from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # ====================== # 1. 数据加载与预处理 # ====================== # 加载沪深300数据（A股交易日历） csi300 = pd.read_excel('2015-2025沪深300.xlsx', parse_dates=['交易日期'], index_col='交易日期') # 加载标普500原始数据（美东时间日期） sp500 = pd.read_excel('sp500.xlsx', parse_dates=['Trddt'], index_col='Trddt') # 加载存款准备金率调整虚拟变量 rr_dummy = pd.read_excel('存款准备金率调整.xlsx', parse_dates=['交易日期'], index_col='交易日期') # ====================== # 2. 标普500数据对齐A股交易日 # ====================== # 生成完整的A股交易日范围 csi_dates = csi300.index # 将标普500日期转换为北京时间（美东时间+12小时） # 假设原始标普500日期为美东时间收盘日期（如2023-10-10对应北京时间2023-10-11） # 因此需要将标普500日期+1天以对齐A股日期 sp500.index = sp500.index + pd.Timedelta(days=1) # 仅保留A股交易日存在的标普500数据 sp500_aligned = sp500.reindex(csi_dates) # 向前填充可能的缺失值（若美股休市但A股交易） sp500_aligned['Clsidx'] = sp500_aligned['Clsidx'].fillna(method='ffill') # ====================== # 3. 合并所有数据集 # ====================== data = pd.concat([ csi300['收盘指数'].rename('csi300'), sp500_aligned['Clsidx'].rename('sp500'), rr_dummy['存款准备金率是否调整'].rename('rr_dummy') ], axis=1).dropna() # 计算对数收益率（百分比形式） data['csi_ret'] = 100 * np.log(data['csi300']).diff() data['sp_ret'] = 100 * np.log(data['sp500']).diff() data = data.dropna() # ====================== # 4. 数据检验 # ====================== # 平稳性检验 (ADF) def check_stationarity(series): result = adfuller(series.dropna()) print(f'ADF Statistic: {result[0]:.3f}') print(f'p-value: {result[1]:.4f}') print("沪深300收益率平稳性检验:") check_stationarity(data['csi_ret']) # ARCH效应检验 def arch_effect_test(residuals, lags=10): lb_test = acorr_ljungbox(residuals ** 2, lags=lags) print(f"ARCH效应检验(Ljung-Box):") print(f"总滞后阶数: {lags}, p值: {lb_test['lb_pvalue'].values[-1]:.4f}") arch_effect_test(data['csi_ret']) # ====================== # 5. 模型构建（关键修改：正确引入外生变量） # ====================== exog_vars = data[['sp_ret', 'rr_dummy']].shift(1).dropna() y = data['csi_ret'].loc[exog_vars.index] # 修正模型设定：使用ARCH-X框架 tgarch_x = arch_model( y, mean='Constant', vol='GARCH', p=1, q=1, o=1, # 非对称项 dist='t', # 学生t分布 power=2.0, x=exog_vars # 外生变量直接传入 ) # 参数估计 results = tgarch_x.fit(update_freq=5, disp='off', show_warning=False) print(results.summary()) # ====================== # 6. 脉冲响应函数（关键修改：正确传递外生变量） # ====================== def impulse_response(model, shock_var, periods=20): # 生成基础场景（使用样本最后一天作为基准） last_obs = model._fit_indices[-1] x_base = exog_vars.iloc[last_obs:last_obs + 1].copy() # 施加冲击（虚拟变量设为1） x_shock = x_base.copy() x_shock[shock_var] = 1 # 预测波动率路径 forecast = model.forecast( start=last_obs, horizon=periods, x=x_shock, reindex=False ) return forecast.variance.values[0] # 计算脉冲响应 rr_response = impulse_response(results, 'rr_dummy') sp_response = impulse_response(results, 'sp_ret') # ====================== # 6. 可视化（新增外生变量系数显示） # ====================== plt.figure(figsize=(12, 8)) # 条件波动率 plt.subplot(2, 2, 1) results.conditional_volatility.plot(title='条件波动率', lw=1) plt.grid(alpha=0.3) # 外生变量系数（新增） plt.subplot(2, 2, 2) exog_coefs = results.params[['sp_ret', 'rr_dummy']] plt.bar(exog_coefs.index, exog_coefs.values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e']) plt.title('外生变量对波动率的边际影响') plt.grid(axis='y', alpha=0.3) # 脉冲响应路径 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(rr_response, label='政策冲击', marker='o') plt.plot(sp_response, label='国际冲击', marker='s') plt.title('20交易日脉冲响应路径') plt.legend() plt.grid(alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() 根据以下报错修改上面的代码，确保其构建条件异方差响应函数与外生变量结合的TGARCH-X模型进行外部冲击响应的分析，代码完整可运行：沪深300收益率平稳性检验: C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py:33: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead. sp500_aligned['Clsidx'] = sp500_aligned['Clsidx'].fillna(method='ffill') ADF Statistic: -9.204 p-value: 0.0000 ARCH效应检验(Ljung-Box): 总滞后阶数: 10, p值: 0.0000 Constant Mean - GJR-GARCH Model Results ==================================================================================== Dep. Variable: csi_ret R-squared: 0.000 Mean Model: Constant Mean Adj. R-squared: 0.000 Vol Model: GJR-GARCH Log-Likelihood: -3734.16 Distribution: Standardized Student's t AIC: 7480.32 Method: Maximum Likelihood BIC: 7515.09 No. Observations: 2428 Date: Wed, May 21 2025 Df Residuals: 2427 Time: 17:57:17 Df Model: 1 Mean Model ============================================================================= coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ----------------------------------------------------------------------------- mu 0.0150 1.931e-02 0.778 0.437 [-2.284e-02,5.287e-02] Volatility Model ============================================================================= coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ----------------------------------------------------------------------------- omega 0.0241 7.546e-03 3.188 1.435e-03 [9.264e-03,3.884e-02] alpha[1] 0.0569 1.339e-02 4.247 2.170e-05 [3.062e-02,8.311e-02] gamma[1] 0.0341 1.864e-02 1.828 6.757e-02 [-2.463e-03,7.060e-02] beta[1] 0.9129 1.294e-02 70.541 0.000 [ 0.887, 0.938] Distribution ======================================================================== coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ------------------------------------------------------------------------ nu 5.1076 0.505 10.105 5.244e-24 [ 4.117, 6.098] ======================================================================== Covariance estimator: robust Traceback (most recent call last): File "C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py", line 120, in <module> rr_response = impulse_response(results, 'rr_dummy') File "C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py", line 110, in impulse_response forecast = model.forecast( File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 1512, in forecast return self.model.forecast( File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 992, in forecast expected_x = self._reformat_forecast_x(x, horizon, start_index) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 850, in _reformat_forecast_x raise TypeError( TypeError: x is not None but the model does not contain any exogenous variables.

#### 数据预处理与模型定义以下代码实现了数据准备、平稳性检验以及 TGARCH-X 模型的构建： python import numpy as np import pandas as pd from arch import arch_model import statsmodels.api as sm import...

完成填空 # 数据预处理 te = TransactionEncoder() te_ary = #对数据进行转换 data = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 挖掘频繁项集 frequent_itemsets = # 根据频繁项集生成关联规则 rules = # 输出关联规则 print("关联规则：\n", rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence']])

因此，可以使用 mlxtend.frequent_patterns 模块中的 apriori 和 association_rules 函数来进行关联规则挖掘。具体步骤如下： python from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend...

PLC控制变频器：三菱与汇川PLC通过485通讯板实现变频器正反转及调速控制

内容概要：本文介绍了如何利用三菱和汇川PLC通过485通讯板实现变频器的正转、反转及调速控制。主要内容涵盖硬件配置、软件编程、具体控制逻辑及上机测试。文中详细描述了各个步骤的操作方法和注意事项，包括关键寄存器的设置及其含义。程序中有详细的中文注释，便于理解和维护。最终通过上机测试验证系统的稳定性和可靠性。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器控制的专业人士。使用场景及目标：适用于需要对电机进行精确控制的工业应用场景，如生产线、机械设备等。目标是提高控制系统灵活性和效率，确保系统稳定可靠。其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用。

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