EEMD：以下代码可用于多输入单输出的时序训练及预测，其中前80%数据作为训练集，后20%作为测试集：from pyeeg import eemd from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import xgboost as xgb import lightgbm as lgb# 读取数据 data = pd.read_csv('filename.csv')# 分割训练集和测试集 X = data.iloc[:,:-1] y = data.iloc[:,-1] X_train, X_tes
写出EEMD+STL+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码；其中，前80%数据为训练集，后20%为测试集。...
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/weixin_35755640/article/details/129572314
今日推荐
周排行