文件名称：cis422-project1：CIS 422项目1机器学习管道
文件大小：1.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-03 04:09:17
JupyterNotebook
可预见 自述文件 小组V3-2-10-2021-v2.1.0 可预见 用于处理和研究时间序列的转换树程序 总览 preDicTable只是要求用户从转换模块中选择功能。 由于此程序仍是原型，因此用户必须为每个功能输入准确的数字或变量。 只要用户键入正确的输入，该程序就不会失败。 规则 预计在建模和可视化运算符之前将使用预处理运算符，但是这不是强制性的。 重要说明：“ split_models”运算符应在“ create_train”运算符之前使用，而“ create_train”运算符应在使用任何预测运算符之前使用。 应始终在“ test_plot”运算符之前使用“ test_forecast”运算符。 确保时间序列不包含任何NaN或无限值 入门 首先，在终端中打开preDicTable.py。 preDicTable将要求用户输入“ 0”以创建新树，或输入“ 1”以加载先前
【文件预览】：
cis422-project1-main
----preprocessing.py(11KB)
----.gitignore(2KB)
----visualization.py(2KB)
----jupyterExamples()
--------2 ARIMA.ipynb(201KB)
--------1 Pandas TS.ipynb(668KB)
----.DS_Store(10KB)
----transformation.py(5KB)
----modeling.py(1KB)
----README.md(3KB)
----test_pre.ipynb(113KB)
----operations.py(7KB)
----timeSeriesData2()
--------wind_cointzio_10m_complete.csv(1.1MB)
--------AtmPres2005NovMin.csv(1MB)
--------AtmPresTest.csv(2KB)
--------wind_corrales_10m_complete.csv(1.13MB)
--------Temp20080101.csv(174KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------WindSpeed2010Jan20mMin.csv(985KB)
--------FRB_H15 NonFinancial.csv(3KB)
--------wind_aristeomercado_10m_complete.csv(1.1MB)
----timeSeriesData()
--------2_temperature_subsampled_train.csv(9KB)
--------6_sunspots_test.csv(72B)
--------4_irradiance_train.csv(6KB)
--------3_passengers_test.csv(63B)
--------4_irradiance_test.csv(576B)
--------1_temperature_train.csv(9KB)
--------8_distribution_subsampled_test.csv(1KB)
--------2_temperature_subsampled_test.csv(73B)
--------1_temperature_test.csv(845B)
--------7_distribution_subsampled_norm_train.csv(23KB)
--------8_distribution_subsampled_train.csv(16KB)
--------6_sunspots_train.csv(2KB)
--------7_distribution_subsampled_norm_test.csv(2KB)
--------3_passengers_train.csv(663B)
--------5_irradiance_subsampled_train.csv(6KB)
--------5_irradiance_subsampled_test.csv(50B)
----tree()
--------node.py(8KB)
--------tree.py(3KB)
----preDicTable.py(5KB)