Chúng ta sử dụng mức phân chia (70%, 20%, 10%) cho các bộ training, validation, và test. Lưu ý rằng dữ liệu không được xáo trộn một cách ngẫu nhiên trước khi tách. Đây là 2 lý do:
Đảm bảo rằng vẫn có thể tách dữ liệu thành các window của các mẫu liên tiếp.
Đảm bảo rằng kết quả validation / test thực tế hơn, được đánh giá dựa trên dữ liệu thu thập được sau khi mô hình được đào tạo.
Actions
column_indices = {name: i for i, name in enumerate(df.columns)}
Description
(70%, 20%, 10%)cho các bộ training, validation, và test. Lưu ý rằng dữ liệu không được xáo trộn một cách ngẫu nhiên trước khi tách. Đây là 2 lý do:Actions
n = len(df) train_df = df[0:int(n0.7)] val_df = df[int(n0.7):int(n0.9)] test_df = df[int(n0.9):]
num_features = df.shape[1]