1.1 一维的数据(单变量)
1.2 导入多变量数据(多变量)
1.3 波士顿数据集(多变量)
1.4 糖尿病数据集(多变量)
1.5 多变量线性回归数据集
读者需要按自己的文件路径更换取值
0 |
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0 |
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先查看下数据是否含有nan的数据,可以看到我们的数据中没有nan的数据
可以看出现在已经没有NaN的数据了
再查看下0数据,可以看到我们的数据中含有0值,我们需要对0值做下处理
处理0数据的方式是使用上个列值进行前向填充
再看下数据的分布跟走势,这个时候曲线已经非常的连续
以2:8划分测试数据集跟训练数据集
创建训练数据集跟测试数据集,以1天作为窗口期来创建我们的训练数据集跟测试数据集。
这里节约时间,只训练3代,推荐迭代20~30次,效果会更好
在测试集上预测,并绘制真实值和预测值的对比图
TensorFlow、Keras、numpy都是深度学习领域很重要的库,很多的人安装失败,这个包里的库是我本地安装成功的,所以大家可以安心地下载,按照安装方法安装一定没问题的。