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项目简介
这是一个基于Python的机器学习项目，专注于时间序列预测任务。项目涵盖数据预处理、模型训练与验证等核心步骤，采用线性回归模型进行训练。适用于基于时间序列进行预测的场景，如股票价格预测、销量预测等。
项目的主要特性和功能
- 数据处理功能：对原始数据预处理，转化为模型训练所需格式，包含空值替换、数据类型转换、数据分割等操作。
- 训练模型功能：运用线性回归模型训练，通过Adagrad算法自适应调整学习率，优化模型的权重和偏置项。
- 模型验证功能：利用训练好的模型对验证集进行预测，计算均方误差损失值，评估模型性能。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤安装使用：
1. 确保已安装Python环境，并配置好NumPy等相关库。
2. 将源码文件解压到指定目录。
3. 打开pmPredict.py文件，根据实际需求修改数据路径、数据预处理参数、训练参数等。
4. 运行pmPredict.py文件，程序自动完成数据处理、模型训练、模型验证等步骤。
5. 查看输出结果，包括训练过程损失值、验证集预测结果等。
注意事项
实际应用时，需根据具体数据格式和需求调整数据预处理步骤和模型参数。对于时间序列预测任务，还需考虑时间窗口设置、特征选择等因素。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】