diff --git a/README.md b/README.md index fe56e9d..765e088 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -22,7 +22,7 @@ LSTM 预测时间序列 -#### 5. tensorflow_tutorials （强烈推荐这个 ！！！） +#### 5. tensorflow_tutorials 我自己总结的一个tensorflow入门教程，包括一些tf的基本语法和tf搭建一些常用网络模型的demo。使用tensorflow 搭建常见的网络模型。 包括： @@ -65,4 +65,4 @@ 关于传统算法在GitHub上面整理了一下，欢迎共同讨论：https://github.com/zhaozhengcoder/Algorithm - \ No newline at end of file + diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/__pycache__/pca.cpython-36.pyc" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/__pycache__/pca.cpython-36.pyc" new file mode 100644 index 0000000..0abeb54 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/__pycache__/pca.cpython-36.pyc" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/0.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/0.png" index 06fd5a4..221d93c 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/0.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/0.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/1.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/1.png" index 236bf0d..2680839 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/1.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/1.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/2.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/2.png" index 3926728..44a9334 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/2.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/2.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/3.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/3.png" index ee66281..88c588f 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/3.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/3.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/4.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/4.png" index dcb042a..e136073 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/4.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/4.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/5.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/5.png" index 50363a8..e0c16b6 100644 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/5.png" and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/5.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/main2.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/main2.py" index 1a1a971..38aca4d 100644 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/main2.py" +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/main2.py" @@ -212,16 +212,17 @@ def get_metrics(y, pred_y): rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(y - pred_y))) return mre, mae, rmse - def cal_total(y_pre_test_real,y_raw_test): + def cal_total(y_raw_test,y_pre_test_real): #true ,pred + test_len=y_raw_test.shape[0] test_mre=0.0 test_mae=0.0 test_rmse=0.0 for i in range(0,test_len): - res = get_metrics(y_pre_test_real[i],y_raw_test[i]) + res = get_metrics(y_raw_test[i],y_pre_test_real[i]) test_mre+=res[0] test_mae+=res[1] test_rmse+=res[2] - return test_mre/test_len,test_mae,test_rmse/test_len + return test_mre/test_len,test_mae/test_len,test_rmse/test_len def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain,isshow): train_y_pred_real = train_y_pred * (y_max - y_min) + y_min # 反归一化 @@ -263,9 +264,8 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain,isshow): #偏差数据+主成分数据 y_main = dataset_main[0][time_step:days, :] # y_main的主成分[2~14] shape 12 * 2 * 480 - y_pre_train_real = y_main + train_y_pred * (y_max - y_min) + y_min #train_y_pred的shape是 ：(9,480) - - y_raw_train = y_main + train_y * (y_max - y_min) + y_min # true + y_pre_train_real = y_main + train_y_pred * (y_max - y_min) + y_min #pre (9,480) + y_raw_train = y_main + train_y * (y_max - y_min) + y_min #true #plt.plot(y_raw_train[0]) #只画第一天 #plt.plot(y_pre_train_real[0]) @@ -275,10 +275,12 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain,isshow): show1_ticks(y_raw_train[2],y_pre_train_real[2]) for i in range(0,train_len): - print("train mre, mae, rmse : ", get_metrics(y_pre_train_real[i], y_raw_train[i])) + print("train mre, mae, rmse : ", get_metrics(y_raw_train[i],y_pre_train_real[i])) + print("train mre, mae, rmse --: ", get_metrics(y_pre_train_real[i],y_raw_train[i])) - y_pre_test_real = y_main[train_len:] + test_y_pred * (y_max - y_min) + y_min - y_raw_test = y_main[train_len:] + test_y * (y_max - y_min) + y_min # true + # test + y_pre_test_real = y_main[train_len:] + test_y_pred * (y_max - y_min) + y_min #pre + y_raw_test = y_main[train_len:] + test_y * (y_max - y_min) + y_min #true #plt.plot(y_pre_test_real[0],color='blue',label='prediction') # 只画第一天 #plt.plot(y_raw_test[0], color='red', label='true') @@ -286,8 +288,15 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain,isshow): show1_ticks(y_raw_test[0],y_pre_test_real[0]) show1_ticks(y_raw_test[1],y_pre_test_real[1]) show1_ticks(y_raw_test[2],y_pre_test_real[2]) + y_raw_test[0][y_raw_test[0]==0.0]=0.1 + print ("my mre : ", np.mean((np.abs(y_raw_test[0]-y_pre_test_real[0])) / y_raw_test[0] )) + + + print("test mre, mae, rmse : ", get_metrics(y_raw_test[0],y_pre_test_real[0])) + print("test mre, mae, rmse : ", get_metrics(y_raw_test[1],y_pre_test_real[1])) + print("test mre, mae, rmse : ", get_metrics(y_raw_test[2],y_pre_test_real[2])) - print ("mre, mae, rmse :",cal_total(y_pre_test_real,y_raw_test)) + print ("total : mre, mae, rmse :",cal_total(y_raw_test,y_pre_test_real)) # true ,pre plt.show() diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/0.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/0.png" new file mode 100644 index 0000000..b61e77b Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/0.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/1.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/1.png" new file mode 100644 index 0000000..c9cf409 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev2/\345\233\276/1.png" differ diff --git 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1.1280752437629227 +mse : 0.000107854554 +epoch 49500 test : 0.12968384160252427 0.39474419229086 1.110219675473333 + + train_mre, train_mae, train_rmse \ No newline at end of file diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-ann.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-ann.py" index d5d0e4b..66633d0 100644 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-ann.py" +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-ann.py" @@ -89,10 +89,10 @@ def get_metrics(y, pred_y): #将偏差数据 分割 成输入和输出 trainX, trainY = split_dataset(dataset) #trainX 的shape 20 * 12 * 2 *480 ； trainY 的shape 20 * 12 * 1 *480 - #train_x_raw = trainX[0] # 取了第一条路段来进行预测 train_x_raw的sahpe ：12 * 2 *480 - #train_y_raw = np.reshape(trainY[0], (days - time_step, 480)) # train_y_raw的shape 12 * 480 - train_x_raw = np.reshape(trainX, (road_num * (days - time_step),time_step*dnum)) #train_x_raw (20 * 12, 2*480) - train_y_raw = np.reshape(trainY, (road_num * (days - time_step),dnum)) #train_y_raw (20 * 12, 480) + train_x_raw = trainX[0] # 取了第一条路段来进行预测 train_x_raw的sahpe ：12 * 2 *480 + train_y_raw = np.reshape(trainY[0], (days - time_step, 480)) # train_y_raw的shape 12 * 480 + train_x_raw = np.reshape(train_x_raw, (days - time_step,time_step*dnum)) #train_x_raw (12, 2*480) + train_y_raw = np.reshape(train_y_raw, (days - time_step,dnum)) #train_y_raw (12, 480) # 归一化 x_max = train_x_raw.max() @@ -109,19 +109,19 @@ def get_metrics(y, pred_y): train_len = int(total_len * (1-test_split_rate)) test_len = int(total_len * test_split_rate) - test_x = train_x[train_len:] # (60,2*480) - test_y = train_y[train_len:] # (60, 480) + test_x = train_x[train_len:] # (3,2*480) + test_y = train_y[train_len:] # (3, 480) #train_x =train_x[0:train_len] #train_y =train_y[0:train_len] - train_x =train_x # (20*12,2*480) - train_y =train_y # (20*12, 480) + train_x =train_x # (12,2*480) + train_y =train_y # (12, 480) #ANN xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,960]) ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,480]) - l1=add_layer(xs,960,1500,activation_function=tf.nn.relu) - l2=add_layer(l1,1500,1000,activation_function=tf.nn.relu) + l1=add_layer(xs,960,1500,activation_function=tf.nn.sigmoid) + l2=add_layer(l1,1500,1000,activation_function=tf.nn.sigmoid) prediction=add_layer(l2,1000,480,activation_function=None) #loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),reduction_indices=[1])) @@ -129,7 +129,7 @@ def get_metrics(y, pred_y): mse = tf.losses.mean_squared_error(ys, prediction) print (mse) - train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(mse) + train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(mse) if int((tf.__version__).split('.')[1]) < 12: init = tf.initialize_all_variables() @@ -146,15 +146,12 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain): plt.plot(range(dnum), train_y_real[0], 'b-',label='true') # 实际用蓝色 plt.plot(range(dnum), train_y_pred_real[0], 'r-',label='prediction') # 预测用红色 plt.legend(loc='upper right') - #plt.show() - plt.savefig("train"+str(i)+".png") - plt.close() - """ if (flag_istrain==1): plt.savefig("train"+str(i)+".png") else: plt.savefig("test" +str(i)+".png") - """ + plt.close() + train_mre, train_mae, train_rmse = get_metrics(train_y_real, train_y_pred_real) if(flag_istrain==1): print("epoch {} train : {} {} {} ".format(i, train_mre, train_mae, train_rmse)) @@ -162,7 +159,7 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain): print("epoch {} test : {} {} {} ".format(i, train_mre, train_mae, train_rmse)) - for i in range(50000): + for i in range(25000): # trainings sess.run(train_op, feed_dict={xs: train_x, ys: train_y}) #print ("mse " , sess.run(mse, feed_dict={xs: train_x, ys: train_y})) @@ -173,4 +170,8 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain): train_y_pred = sess.run(prediction, feed_dict={xs: train_x, ys: train_y}) #print ("shape : ",train_pre.shape) #print ("mre, mae, rmse : " , get_metrics(train_y,train_y_pred)) - print_to_console(i,train_y, train_y_pred,1) \ No newline at end of file + print_to_console(i,train_y, train_y_pred,1) + if i % 500 == 0: + print ("mse : ",sess.run(mse, feed_dict={xs: test_x, ys: test_y})) + test_y_pred = sess.run(prediction, feed_dict={xs: test_x, ys: test_y}) + print_to_console(i,test_y, test_y_pred,0) \ No newline at end of file diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-lstm.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-lstm.py" index 33fdcf4..e13fa74 100644 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-lstm.py" +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main-lstm.py" @@ -163,7 +163,7 @@ def show1_ticks(arr_true,arr_prediction): hidden_size = 200 layer_num = 1 max_epoch = int(2000 * 6) #6 - dropout_keep_rate = 0.9 + dropout_keep_rate = 0.9 #0.9 # 根据输入数据来决定，train_num训练集大小,input_size输入维度 train_num, time_step_size, input_size = train_x.shape # sahpe ：12 * 2 *480 @@ -238,6 +238,18 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain): else: print("epoch {} test : {} {} {} ".format(i, train_mre, train_mae, train_rmse)) + def cal_total_inlstm(y_raw_test,y_pre_test_real): #true ,pred + test_len = y_raw_test.shape[0] + test_mre=0.0 + test_mae=0.0 + test_rmse=0.0 + for i in range(0,test_len): + res = get_metrics(y_raw_test[i],y_pre_test_real[i]) + test_mre+=res[0] + test_mae+=res[1] + test_rmse+=res[2] + return test_mre/test_len,test_mae/(test_len+1),test_rmse/test_len + for i in range(1, max_epoch + 1): feed_dict = {x_input: train_x, y_real: train_y, keep_prob: dropout_keep_rate, batch_size: train_num} sess.run(train_op, feed_dict=feed_dict) @@ -282,12 +294,15 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain): show1_ticks(test_y[0][0],test_y_pred[0][0]) show1_ticks(test_y[0][1],test_y_pred[0][1]) show1_ticks(test_y[0][2],test_y_pred[0][2]) + print("mre, mae, rmse : ",cal_total_inlstm(test_y,test_y_pred)) + + """ hidden_size = 200 layer_num = 1 max_epoch = int(2000 * 10) -dropout_keep_rate = 0.9 +dropout_keep_rate = 0.9 #dropout_keep_rate 降低，效果就差一点 epoch 200 train : 0.39798301925076296 1.8144739025190875 2.737262137635115 epoch 200 test : 0.3925649338403189 1.980381288756773 3.0827433023933053 diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main_svr-f-1.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main_svr-f-1.py" new file mode 100644 index 0000000..5b1bfaa --- /dev/null +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/main_svr-f-1.py" @@ -0,0 +1,221 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +from pandas import read_csv +import math +from sklearn.svm import SVR +from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler +from sklearn.metrics import mean_squared_error + +""" +from keras.models import Sequential +from keras.layers import Dense +from keras.layers import LSTM +from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler +from sklearn.metrics import mean_squared_error +""" + +import numpy as np +import pickle +import tensorflow as tf +from tensorflow.contrib import rnn +import matplotlib.pyplot as plt + + +# 原始的data里面的数据格式是dataframe，arr改成了里面也是list +def transfer(data): + vol_col_index = 1 # 找到流量对应的列 + height = len(data) + width = data[0].shape[0] + arr = np.zeros((height, width)) + for i in range(height): + for j in range(width): + arr[i, j] = data[i].iloc[j, vol_col_index] + return arr + + +def createdataset(data): + dataset = [] + for road in data: # 对于某一条路的数据 + dataset.append(transfer(road)) + return dataset + + +def myload(): + filename = 'dump2.txt' + #f = open('./data/' + filename, 'rb') + abspath='C:/Users/wwwa8/Documents/GitHub/Machine-Learning/序列预测/PCA去趋势化/dev2/data/' + f = open(abspath + filename, 'rb') + data = pickle.load(f) + f.close() + # print (data) # 路段数 * 每个路段的信息（df的数据结构） + return data + + +def split_dataset(dataset): + trainX = [] + trainY = [] + trainX_len = 2 # 使用3天预测一天 + trainY_len = 1 # 使用3天预测一天 + days = dataset[0].shape[0] + for road in dataset: + trainX_per_road = [] + trainY_pre_road = [] + for i in range(0, days - (trainX_len + trainY_len - 1)): + trainX_per_road.append(road[i:i + trainX_len]) + trainY_pre_road.append(road[i + trainX_len:i + trainX_len + trainY_len]) + trainX.append(trainX_per_road) + trainY.append(trainY_pre_road) + return np.array(trainX), np.array(trainY) + + +def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): + # add one more layer and return the output of this layer + Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) + biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) + Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases + if activation_function is None: + outputs = Wx_plus_b + else: + outputs = activation_function(Wx_plus_b) + return outputs + +def get_metrics(y, pred_y): + #替换为0的元素 + y_mean=np.mean(y) + y[y==0.00] =y_mean + mre = np.mean(np.abs(y - pred_y) / y) + mae = np.mean(np.abs(y - pred_y)) + rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(y - pred_y))) + return mre, mae, rmse + + + +#从文件加载数据 +def load_data(): + path='123.csv' + # load the dataset + dataframe = read_csv(path, usecols=[0], engine='python', skipfooter=0) + dataset = dataframe.values + # 将整型变为float + dataset = dataset.astype('float32') + ## show + #print (dataset) + print ("shape : ",dataset.shape) + #plt.plot(dataset,'.') + #plt.show() + return dataset + + +def split_data(dataset): + # split into train and test sets + train_size = int(len(dataset) * 0.67) + test_size = len(dataset) - train_size + train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:] + return train,test + +""" +create_dataset 的作用是，划分数据 +原始的dataset = [100,200,300,400,500,600,700,800] +dataX = +[[ 100. 200. 300.] + [ 200. 300. 400.] + [ 300. 400. 500.] + [ 400. 500. 600.] + [ 500. 600. 700.] + [ 600. 700. 800.]] +dataY = +[ 400. 500. 600. 700. 800. 900.] +""" +def create_dataset(dataset,look_back=3): + dataX, dataY = [], [] + for i in range(len(dataset)-look_back-1): + a = dataset[i:(i+look_back), 0] + dataX.append(a) + dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) + return np.array(dataX), np.array(dataY) + + + +if __name__=="__main__": + time_step = 2 + data = myload() # data是一个list，里面是df格式的数据 + # transfer + dataset = createdataset(data) # dataset 的格式是 （路段 * 每一天 * 一天内的数据）20 * 14 * 480 + + #dataset_main, dataset_rest = use_pca(dataset) # dataset_main = 路段 * 每一个路段里面的主成分 ; dataset_rest = 路段 * 每一个路段里面的偏差 + road_num = len(dataset) + days, dnum =dataset[0].shape #days =14,dnum=480 + + #y_main = dataset_main[0][time_step:days, :] # y_main的主成分[2~14] shape 12 * 2 * 480 + #将偏差数据 分割 成输入和输出 + trainX, trainY = split_dataset(dataset) #trainX 的shape 20 * 12 * 2 *480 ； trainY 的shape 20 * 12 * 1 *480 + + train_x_raw = trainX[0] # 取了第一条路段来进行预测 train_x_raw的sahpe ：12 * 2 *480 + train_y_raw = np.reshape(trainY[0], (days - time_step, 480)) # train_y_raw的shape 12 * 480 + train_x_raw = np.reshape(train_x_raw, (days - time_step,time_step*dnum)) #train_x_raw (12, 2*480) + train_y_raw = np.reshape(train_y_raw, (days - time_step,dnum)) #train_y_raw (12, 480) + + # 归一化 + x_max = train_x_raw.max() + x_min = train_x_raw.min() + y_max = train_y_raw.max() + y_min = train_y_raw.min() + + train_x = (train_x_raw - x_min) / (x_max - x_min) + train_y = (train_y_raw - y_min) / (y_max - y_min) + + # 构造训练和测试集 + test_split_rate=0.25 + total_len = train_x.shape[0] + train_len = int(total_len * (1-test_split_rate)) + test_len = int(total_len * test_split_rate) + + test_x = train_x[train_len:] # (3,2*480) + test_y = train_y[train_len:] # (3, 480) + #train_x =train_x[0:train_len] + #train_y =train_y[0:train_len] + train_x =train_x # (12,2*480) + train_y =train_y # (12, 480) + + #train_x = np.reshape(train_x,(12*480,2)) + #train_y = np.reshape(train_y,(12*480,1)) + + + test_x = np.reshape(test_x,(3*480,2)) + test_y = np.reshape(test_y,(3*480,1)) + train_x = test_x + train_y = test_y + """ + train_x.shape : (1261, 3) + train_y.shape : (1261, 1) + test_x.shape : (620, 3) + test_y.shape : (620, 1) + """ + + #todo svr method + svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.01) + #svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3) + #svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2) + y_rbf = svr_rbf.fit(train_x,train_y).predict(test_x) + #y_lin = svr_lin.fit(train_x, train_y).predict(test_x) + #y_poly = svr_poly.fit(train_x, train_y).predict(test_x) + + + #反标准化 + #y_rbf=np.reshape(y_rbf,(len(y_rbf),-1)) + #y_rbf=scaler.inverse_transform(y_rbf) + #test_y=scaler.inverse_transform(test_y) + + plt.plot(y_rbf,label='y_rbf') + #plt.plot(y_lin,label='y_lin') + #plt.plot(y_poly,label='y_poly') + plt.plot(test_y,label='true') + plt.legend(loc='upper right') + plt.show() + + #print (dataset) + + #rmse + testScore = math.sqrt(mean_squared_error(y_rbf,test_y)) + print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore)) + ## Test Score: 11.58 RMSE diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/new2_svr.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/new2_svr.py" new file mode 100644 index 0000000..5ee84eb --- /dev/null +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/new2_svr.py" @@ -0,0 +1,114 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +from pandas import read_csv +import math +from sklearn.svm import SVR +from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler +from sklearn.metrics import mean_squared_error + +""" +from keras.models import Sequential +from keras.layers import Dense +from keras.layers import LSTM +from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler +from sklearn.metrics import mean_squared_error +""" + +#从文件加载数据 +def load_data(): + path='123.csv' + # load the dataset + dataframe = read_csv(path, usecols=[0], engine='python', skipfooter=0) + dataset = dataframe.values + # 将整型变为float + dataset = dataset.astype('float32') + ## show + #print (dataset) + print ("shape : ",dataset.shape) + #plt.plot(dataset,'.') + #plt.show() + return dataset + + +def split_data(dataset): + # split into train and test sets + train_size = int(len(dataset) * 0.67) + test_size = len(dataset) - train_size + train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:] + return train,test + +""" +create_dataset 的作用是，划分数据 +原始的dataset = [100,200,300,400,500,600,700,800] +dataX = +[[ 100. 200. 300.] + [ 200. 300. 400.] + [ 300. 400. 500.] + [ 400. 500. 600.] + [ 500. 600. 700.] + [ 600. 700. 800.]] +dataY = +[ 400. 500. 600. 700. 800. 900.] +""" +def create_dataset(dataset,look_back=3): + dataX, dataY = [], [] + for i in range(len(dataset)-look_back-1): + a = dataset[i:(i+look_back), 0] + dataX.append(a) + dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) + return np.array(dataX), np.array(dataY) + + + +if __name__=="__main__": + dataset=load_data() + + #标准化 + scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) + dataset = scaler.fit_transform(dataset) + + train_data,test_data=split_data(dataset) + train_x,train_y=create_dataset(train_data) + test_x,test_y =create_dataset(test_data) + + #reshape + train_y=np.reshape(train_y,(len(train_y),-1)) + test_y=np.reshape(test_y,(len(test_y),-1)) + + print (train_x) + print (train_y) + + print ("train_x.shape : ",train_x.shape) + print ("train_y.shape : ",train_y.shape) + print ("test_x.shape : ",test_x.shape) + print ("test_y.shape : ",test_y.shape) + """ + train_x.shape : (1261, 3) + train_y.shape : (1261, 1) + test_x.shape : (620, 3) + test_y.shape : (620, 1) + """ + + #todo svr method + svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1) + svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3) + svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2) + y_rbf = svr_rbf.fit(train_x,train_y).predict(test_x) + #y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X) + #y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X) + + #反标准化 + y_rbf=np.reshape(y_rbf,(len(y_rbf),-1)) + y_rbf=scaler.inverse_transform(y_rbf) + test_y=scaler.inverse_transform(test_y) + + plt.plot(y_rbf) + plt.plot(test_y) + plt.show() + + #print (dataset) + + #rmse + testScore = math.sqrt(mean_squared_error(y_rbf,test_y)) + print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore)) + ## Test Score: 11.58 RMSE diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train0.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train0.png" deleted file mode 100644 index d5d52e2..0000000 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train0.png" and /dev/null differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train1000.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train1000.png" deleted file mode 100644 index a081296..0000000 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train1000.png" and /dev/null differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10000.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10000.png" deleted file mode 100644 index f6acdd0..0000000 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10000.png" and /dev/null differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10500.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10500.png" deleted file mode 100644 index 0be2f12..0000000 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train10500.png" and /dev/null differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train11000.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train11000.png" deleted file mode 100644 index 6dce599..0000000 Binary files "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train11000.png" and /dev/null differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\345\256\236\351\252\214\350\241\245\345\205\205/train11500.png" 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"b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/dev3-\350\241\245\345\205\205\345\256\236\351\252\214-\345\210\206\346\227\266/main2-daytime.py" @@ -295,27 +295,4 @@ def print_to_console(i, train_y ,train_y_pred,flag_istrain,isshow): show1_ticks(y_raw_test[2],y_pre_test_real[2]) print ("mre, mae, rmse :",cal_total(y_pre_test_real,y_raw_test)) - plt.show() - - -""" -hidden_size = 400 -layer_num = 1 -max_epoch = int(5000) -dropout_keep_rate = 0.4 - -epoch 2000 train : -0.1896820629646861 0.24742201639734962 0.3205092090477434 -epoch 2000 test : -0.14625588507171422 0.2518719139958382 0.3060380268276646 -epoch 4000 train : 0.03688813648871153 0.1094575151454141 0.15512232034626017 -epoch 4000 test : 0.0908460139317444 0.09662248690626273 0.1381848694332477 -train mre, mae, rmse : (0.07142512500570143, 0.12203381458782021, 0.17121974771975898) -train mre, mae, rmse : (0.01953480945842719, 0.14730832075297848, 0.19828209163165816) 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"b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/show.py" index 8817610..e78037d 100644 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/show.py" +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/show.py" @@ -1,3 +1,4 @@ +# -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd from datetime import datetime import os @@ -6,6 +7,7 @@ import pickle import pca import pickle +from pylab import * def myload(filename): abs_path='C:/Users/wwwa8/Documents/GitHub/Machine-Learning/序列预测/PCA去趋势化/' @@ -21,10 +23,12 @@ def show1(arr): #给横坐标由原来的0~480，变成现在的0~24，改变横坐标的比例 def show1_ticks(arr): + plt.figure(dpi=80) #改变x轴的刻度 x_kedu=[0,4,8,12,16,20,24] orig_ticks = [i*20 for i in x_kedu] - new_ticks = x_kedu + #new_ticks = x_kedu + new_ticks = ["0:00","4:00","8:00","12:00","16:00","20:00","24:00"] plt.xticks(orig_ticks,new_ticks) #改变y轴的刻度 y_kedu=[0,5,10,15,20] @@ -32,20 +36,26 @@ def show1_ticks(arr): y_new_ticks =y_kedu plt.yticks(y_orig_ticks,y_new_ticks) - plt.xlabel("Time (hour)") + plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Traffic volume") - + #zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') + #plt.xlabel("时间 (小时)",fontproperties=zhfont1) + #plt.ylabel("车流量",fontproperties=zhfont1) # 加上 from pylab import * + for index in range(arr.shape[0]): plt.plot(arr[index]) plt.grid() plt.show() + plt.close() def show1_ticks_average(arr): #改变x轴的刻度 + plt.figure(dpi=80) x_kedu=[0,4,8,12,16,20,24] orig_ticks = [i*20 for i in x_kedu] - new_ticks = x_kedu + #new_ticks = x_kedu + new_ticks = ["0:00","4:00","8:00","12:00","16:00","20:00","24:00"] plt.xticks(orig_ticks,new_ticks) #改变y轴的刻度 y_kedu=[0,5,10,15,20] @@ -53,25 +63,30 @@ def show1_ticks_average(arr): y_new_ticks =y_kedu plt.yticks(y_orig_ticks,y_new_ticks) - plt.xlabel("Time (hour)") + plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Traffic volume") + #zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') + #plt.xlabel("时间 (小时)",fontproperties=zhfont1) + #plt.ylabel("车流量",fontproperties=zhfont1) # 加上 from pylab import * #画一个平均的 avg = np.mean(arr,axis=0) - plt.plot(avg,label="main trend data") - plt.legend(loc='upper right') + plt.plot(avg) + #plt.plot(avg,label="main trend data") + #plt.legend(loc='upper right') plt.grid() plt.show() def show1_ticks_residual(arr): - plt.xlabel("Time (hour)") + plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Traffic volume") #改变x轴的刻度 x_kedu=[0,4,8,12,16,20,24] orig_ticks = [i*20 for i in x_kedu] - new_ticks = x_kedu + #new_ticks = x_kedu + new_ticks = ["0:00","4:00","8:00","12:00","16:00","20:00","24:00"] plt.xticks(orig_ticks,new_ticks) #residual 的 y轴的刻度 y_kedu=[-4,-2,0,2,4] @@ -156,13 +171,24 @@ def normfun(x,mu,sigma): plt.show() """ arr=arr.reshape(-1) #arr原来的shape是多维的，然后变成一维 + plt.figure(dpi=80) + + #zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') + #plt.xlabel("数据分布",fontproperties=zhfont1) + #plt.ylabel("样本数",fontproperties=zhfont1) # 加上 from pylab import * + + plt.xlabel("Data distribution") + plt.ylabel("Sample number") plt.hist(arr,bins=100) #绘制数据分布的直方图 + plt.grid() plt.show() + plt.close() if __name__=="__main__": arr = myload("dump_arr_9-13.txt") main_x = myload("dump_main_x_9-13.txt") rest_x = myload("dump_rest_x_9-13.txt") + #show1(arr) #show1(main_x) #show1(rest_x) @@ -178,8 +204,8 @@ def normfun(x,mu,sigma): # #show1_ticks(main_x) - #show1_ticks_average(main_x) + show1_ticks_average(main_x) #show1_ticks_residual(rest_x) #绘制偏差分布的直方图 - show_hist(rest_x) + #show_hist(rest_x) diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/test_dev/test.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/test_dev/test.py" deleted file mode 100644 index 6fbeb97..0000000 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/test_dev/test.py" +++ /dev/null @@ -1,10 +0,0 @@ -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np - -a1 = np.random.randn(5) -a2 = np.random.randn(5) - -plt.plot(a1,color='red',label='red') -plt.plot(a2,color='blue',label='blue') -plt.legend(loc='upper right') -plt.show() \ No newline at end of file diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data(\344\270\255\346\226\207).png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data(\344\270\255\346\226\207).png" new file mode 100644 index 0000000..1c0bfd9 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data(\344\270\255\346\226\207).png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data.png" new file mode 100644 index 0000000..fce0657 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/main_trend_data.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251-\344\270\255\346\226\207.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251-\344\270\255\346\226\207.png" new file mode 100644 index 0000000..54f8866 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251-\344\270\255\346\226\207.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251.png" new file mode 100644 index 0000000..fb713e3 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/n\345\244\251\345\220\210\346\210\220\344\270\200\345\244\251.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203-\344\270\255\346\226\207\345\233\276.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203-\344\270\255\346\226\207\345\233\276.png" new file mode 100644 index 0000000..053959d Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203-\344\270\255\346\226\207\345\233\276.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203.png" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203.png" new file mode 100644 index 0000000..2aca7a7 Binary files /dev/null and "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/PCA\345\216\273\350\266\213\345\212\277\345\214\226/\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\345\210\206\345\270\203.png" differ diff --git "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/svr/new2_svr.py" "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/svr/new2_svr.py" index 195355a..5ee84eb 100644 --- "a/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/svr/new2_svr.py" +++ "b/\345\272\217\345\210\227\351\242\204\346\265\213/svr/new2_svr.py" @@ -78,6 +78,17 @@ def create_dataset(dataset,look_back=3): print (train_x) print (train_y) + print ("train_x.shape : ",train_x.shape) + print ("train_y.shape : ",train_y.shape) + print ("test_x.shape : ",test_x.shape) + print ("test_y.shape : ",test_y.shape) + """ + train_x.shape : (1261, 3) + train_y.shape : (1261, 1) + test_x.shape : (620, 3) + test_y.shape : (620, 1) + """ + #todo svr method svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1) svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)