BASE方法代码实现：成分数据转换与机器学习模型训练

使用BASE方法转换成分数据并进行机器学习预测

本文将介绍如何使用BASE方法对成分数据进行转换，并利用转换后的数据构建机器学习模型进行预测。

1. 导入必要的库pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.decomposition import PCAimport skfuzzy as fuzz

2. 定义成分数据矩阵pythondata = np.array([[0.758, 0.171, 0.049, 0.022], [0.758, 0.172, 0.047, 0.023], [0.762, 0.17, 0.047, 0.021], ... [0.559, 0.186, 0.167, 0.088], [0.562, 0.179, 0.175, 0.084]])

3. 使用BASE方法进行数据转换pythonbase_matrix = np.zeros((len(data)-1, len(data[0])-1))for i in range(len(data)-1): base_matrix[i] = data[i+1, :-1] / data[i, :-1]

4. 构建特征矩阵的DataFramepythondf = pd.DataFrame(base_matrix, columns=['Coal', 'Petroleum', 'Others'])

5. 定义目标变量pythontarget = data[1:, -1] # 使用最后一列作为目标变量

6. 数据归一化pythonscaler = MinMaxScaler()df_scaled = scaler.fit_transform(df)

7. 划分训练集和测试集pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_scaled, target, test_size=0.13, random_state=42)

8. 创建机器学习模型对象

这里以随机森林回归模型（RandomForestRegressor）为例：pythonmodel = RandomForestRegressor()

9. 训练模型pythonmodel.fit(X_train, y_train)

10. 在测试集上进行预测pythony_pred = model.predict(X_test)

11. 计算模型评估指标

这里计算均方根误差（CRMSE）和平均绝对百分比误差（CMAPE）：pythoncrmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))cmape = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100

print('CRMSE:', crmse)print('CMAPE:', cmape)

总结

本文介绍了如何使用BASE方法对成分数据进行转换，并使用Python构建机器学习模型进行预测。你可以根据自己的实际需求修改代码中的模型和评估指标。