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  • 对流程如何进行评价
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    2019-08-26 13:39:32

    按照《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南(试行)》附件所示,评价方法和步骤进行数据处理:

    1  准备30M地形数据,转GCS2000坐标系;定义投影,生成坡度图

    2  准备河流水系数据

      (1)河流线数据、湖泊面数据转GCS2000坐标系;

     (2) 按河流级别,设定不同级别河流的缓冲区;

    (3)河流缓冲区数据 转栅格gdal.RasterizeLayer();栅格的六参数与地形数据一致

    (4)水域面数据转栅格,栅格的六参数与地形数据一致

    3. 准备土壤质地数据,重采样使土壤质地的六参数与地形数据一致

    4.由地形数据计算地形起伏度

    5. 按照评价方法,将栅格数据按相应规按等级赋值

    6.根据附件指南中的图例设置颜色,使用BufferedImage进行绘图,绘图时计算区域的水平和垂直方向网格数,取Math.Ceil(最大值/1000.0)*1000为绘图区域大小,右侧添加图例、指北针、标题、比例尺

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    在购买或体验产品或商品服务后,用户将根据他们的经验发表评论和评论。 评价模块通常用于商品或服务的反馈。对于电子商务和生活服务等第三方平台,评估模块有助于...这次分享的「评价/评论流程」主要来自 天猫 ...

    在购买或体验产品或商品服务后,用户将根据他们的经验发表评论和评论。

     

    评价模块通常用于商品或服务的反馈。对于电子商务和生活服务等第三方平台,评估模块有助于提高交易转换率并优化用户体验。

     

    评论模块通常用于UGC社区产品。对于社交,轻社区 C端产品,评论模块是UGC输出的重要来源,它有助于改善用户活动并加强平台和用户,用户和用户的联系。

    这次分享的「评价/评论流程」主要来自

    天猫

    饿了吗

    网易云音乐

    他们的评价和评论功能代表了类似的产品。

     

    例如,在电子商务行业中,天猫产品评估过程相对完善。在轻社区产品中,网易云音乐的评论功能是产品成功的重要因素之一。

     

    天猫

     

     

    饿了吗

     

    网易云音乐

     

    联系可获取“天猫、饿了吗、网易云音乐”评论、评论主要页面

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  • 最近在学习利用Python的Sklearn模块实现数据的回归,分类,以及聚类任务,并分别其结果进行指标分析。这一篇主要是总结数据的回归预测,写这篇文章的主要目的是理顺思路,方便以后查找使用。 数据的回归...

          最近在学习利用Python的Sklearn模块实现对数据的回归,分类,以及聚类任务,并分别对其结果进行指标分析。这一篇主要是总结对数据的回归预测,写这篇文章的主要目的是理顺思路,方便以后查找使用。

          对数据的回归预测,分为如下步骤:1、数据预处理;  2、选择合适的回归模型;  3、模型训练;  4、模型预测;  5、模型评估;6、根据评估结果,调整模型参数; 7、确定最优参数模型,保存模型;8、将预测模型应用于实际预测;  9、模型使用,数据收集,对模型进行更新微调。

          第一步,数据预处理。提到数据分析,那么首先是数据的处理,包括数据清洗,特征筛选,转化数据格式等,因为实际需求,我的数据都是以pandas模块中的Dataframe数据存储格式。以Sklearn中自带的数据为例,主要包括:

                   1、    鸢尾花数据集:load_iris():用于分类任务的数据集。

                   2、    手写数字数据集:load_digits():用于分类任务或者降维任务的数据集。

                   3、    乳腺癌数据集load-barest-cancer():简单经典的用于二分类任务的数据集。

                   4、    糖尿病数据集:load-diabetes():用于回归数据集。

                   5、    波士顿房价数据集:load-boston():回归任务的数据集。

                   6、   体能训练数据集:load-linnerud():多变量回归任务的数据集。。
           对Sklearn中的数据集的导入主要分为三步:数据加载,将数据转化为DataFrame格式,数据分割(分为训练集,测试集)。

    代码如下:

    #加载数据集
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    import  pandas as pd
    df = load_breast_cancer()
    
    #将数据转化为DataFrame
    df = pd.DataFrame(df.data, columns=df.feature_names)
    
    #数据分割,将数据的后百分之20作为测试集(-df.shape[0]//5为获取测试集的起始index)
    df_train = df.values[:-(df.shape[0]//5),:]
    df_test = df.values[-(df.shape[0]//5):,:]
    #将训练集与测试集分为特征X,预测Y
    X_train = df_train[:,:-1]
    Y_train = df_train[:,-1]
    X_test = df_test[:,:-1]
    Y_test =  df_test[:,-1]
    
    
    
    
    

    第二步,选择合适的回归模型。Sklearn中包含了丰富的回归模型供用户选择,包括但不限于:支持向量机(VSM)回归模型,决策树回归,以及由集成学习的随机森林和XGBoost(需要额外安装XGBoost模块),逻辑回归,梯度上升,神经网络。每个模型具体的调用格式可以自行查找。我以随机森林为例(随机森林效果较好,且对参数不是很敏感),调用格式为:

    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    model = RandomForestRegressor()

    其中 RandomForestRegressor中包含很多需要调整的参数,每个参数的具体作用和取值类型,利用 帮助文档【help(RandomForestRegressor)】即可得知。

    第三步,模型训练。当确定了模型参数后,利用模型中自带的fit方法(sklea中fit方法基本对所有回归分类算法适用)进行训练,并且保存。

    from sklearn.externals import joblib #joblib为模型存储的方法,path为模型的保存地址
    model.fit(X_train, Y_train)
    joblib.dump(model, path)

    第四步,模型预测。利用训练模型自带的predict()方法,进行预测,输出为格式跟Y_train相同的一列预测值Y_pred。

    Y_pred = model.predict(X_test)

    第五步,预测结果评价。回归的评价指标,我主要利用如下三个:

    平均绝对误差(MAE)
    R2决定系数(r2_score)
    均方根误差差(RMSE)

    在python中的调用方法为:

    #平均绝对误差(MAE)
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error
    #  R2 决定系数(r2_score)
    from sklearn.metrics import r2_score
     

    第6步,第七步,第八步,第九步不做描述。模型调参方法在网上很容易找到。

    由此,得到数据回归的整体流程:

    #加载数据集
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    import  pandas as pd
    import scipy as sp
    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
    from sklearn.externals import joblib
    #平均绝对误差(MAE)
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error
    #  R2 决定系数(r2_score)
    from sklearn.metrics import r2_score
    
    
    #第一步,传入数据,分割数据。
    df = load_breast_cancer()
    df = pd.DataFrame(df.data, columns=df.feature_names)
    df_train = df.values[:-(df.shape[0]//5),:]
    df_test = df.values[-(df.shape[0]//5):,:]
    X_train = df_train[:,:-1]
    Y_train = df_train[:,-1]
    X_test = df_test[:,:-1]
    Y_test =  df_test[:,-1]
    
    
    #第二,三:选择模型,训练
    path = "H:\新实验\VSM.model"
    model = RandomForestRegressor()
    model.fit(X_train,Y_train)
    joblib.dump(model,path)
    Y_pred = model.predict(X_test)
    #将预测结果,跟真实结果放在一起,存储。
    out_pred = pd.DataFrame()
    out_pred["Y_test"] = Y_test
    out_pred["Y_pred"] = Y_pred
    
    #第四步,预测评价。将预测结果存为dict,最后转化为dataframe保存。
    out_dict = {}
    MAE = mean_absolute_error(Y_test, Y_pred)
    MAE = round(MAE,3)
    MAE_list = []
    MAE_list.append(MAE)
    out_dict["平均绝对误差(MAE)"] = MAE_list
    
    R2 = r2_score(Y_test, Y_pred)
    R2 = round(R2,3)
    R2_list = []
    R2_list.append(R2)
    out_dict["R2 决定系数"] = R2_list
    
    RMSE = sp.sqrt(sp.mean((Y_test - Y_pred) ** 2))
    RMSE = round(RMSE,3)
    RMSE_list = []
    RMSE_list.append(RMSE)
    out_dict["均方根误差RMSE"] = RMSE_list
    
    out_Err = pd.DataFrame(out_dict)
    print(out_pred)
    print(out_Err)
    上面代码的运行之后,我们得到了一个训练模型,用来后续的预测工作:

    代码的运行结果(第一列为真实值,第二列为预测值),:

    下面为预测结果评价,如果评价结果不理想,需要继续对模型参数进行调整。

     

    第一次接触数据分析,也是第一次写博客。写的不正确的地方,请路过的大佬们指教,以便我继续提高,感谢。

     

     

     

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  • 农业生产适宜性评价中的水资源评价主要利用降水量指标进行评价

    作者:朱金灿
    来源:clever101的专栏

    水资源评价简介

      农业生产适宜性评价中的水资源评价主要利用降水量指标进行评价。
      收集评价区域内的气象站点长时间序列降水观测资料,通过空间插值得到多年平均降水量分布图层,降水量按照≥1200mm、8001200mm、350800mm、150~350mm、<150mm分为好(很湿润)、较好(湿润)、一般(半湿润)、较差(半干旱)、差(干旱)5 个等级。

    评价流程

       水资源评价流程图如下:
    在这里插入图片描述

    算法实现代码

       具体实现代码如下:

    
                                            
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