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判断一组序列#xff08;列表#xff09;的变化趋势
实现代码
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 计算相邻两个数之间的差值的均值#xff0c;并判断变化趋势。
def trend(lst):diff [lst[i1] - lst[i] for i in range(…实现功能
判断一组序列列表的变化趋势
实现代码
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 计算相邻两个数之间的差值的均值并判断变化趋势。
def trend(lst):diff [lst[i1] - lst[i] for i in range(len(lst)-1)]trend sum(diff)/len(diff)if trend 0:return 上升elif trend 0:return 下降else:return 不明显# 使用线性回归模型来拟合数据并根据回归系数的正负来判断整体变化趋势。
def lr_trend(lst):# 训练线性回归模型reg LinearRegression().fit(np.arange(len(lst)).reshape(-1, 1), lst)# 判断整体变化趋势if reg.coef_ 0:return 上升elif reg.coef_ 0:return 下降else:return 不明显lst [453, 443, 388, 454, 366]
t trend(lst)
print(t)
t lr_trend(lst)
print(t)
实现效果 本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作对数据挖掘有一定认知和理解会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。
致力于只做原创以最简单的方式理解和学习关注我一起交流成长。
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