截止到本期,一共发了4篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下:
1.机器学习预测全家桶-Python,一次性搞定多/单特征输入,多/单步预测!最强模板!
2.机器学习预测全家桶-Python,新增CEEMDAN结合代码,大大提升预测精度!
3.机器学习预测全家桶-Python,新增VMD结合代码,大大提升预测精度!
4.Python机器学习预测+回归全家桶,再添数十种回归模型!这次千万别再错过了!
机器学习预测全家桶包含了哪些?
话不多说,直接看目录!
第一级文件夹:
第二级文件夹:
包含的数量之多,直呼过瘾!
本期新增模型有:
BiTCN-BiGRU,BiTCN-GRU,BiTCN-LSTM,TCN-LSTM,TCN,TCN-BiGRU,TCN-BPNN,TCN-GRU,TCN-LSTM,TCN-RNN。
关于模型的原理,本期不做过多介绍。
除上述模型之外,本期还添加了绘制模型的相关代码。增加了模型的可解释性,让人一目了然。采用的是keras种的plot_mode模块。
以BiTCN-BiGRU模型为例展示,绘制模型结构如下:
安装pydot包的时候,如有报错,可以参考如下链接进行安装:https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119188790
BiTCN-BiGRU模型预测结果展示
BiTCN-LSTM模型预测结果展示
TCN-BiGRU模型预测结果展示
TCN-RNN模型预测结果展示
其他模型就不再一一展示了哈!
已将本文BiTCN-BiGRU,BiTCN-GRU,BiTCN-LSTM,TCN-LSTM,TCN,TCN-BiGRU,TCN-BPNN,TCN-GRU,TCN-LSTM,TCN-RNN模型添加至机器学习python全家桶中。
机器学习python全家桶代码获取
https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty
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或点击下方阅读原文获取此全家桶。
pip包推荐版如下:
tensorflow~=2.15.0
pandas~=2.2.0
openpyxl~=3.1.2
matplotlib~=3.8.2
numpy~=1.26.3
keras~=2.15.0
mplcyberpunk~=0.7.1
scikit-learn~=1.4.0
scipy~=1.12.0
qbstyles~=0.1.4
prettytable~=3.9.0
vmdpy~=0.2
xgboost~=2.0.3