交通预测数据集划分资源文件

2020-10-04

交通预测数据集划分资源文件

资源描述

本仓库提供了一个资源文件,用于将交通预测的PEMS-bay和METR-LA数据集划分为训练集、测试集和验证集,比例为0.6:0.2:0.2。该资源文件适用于需要对交通流量数据进行训练、测试和验证的研究和开发工作。

数据集介绍

  • PEMS-bay数据集:包含加利福尼亚州湾区的高速公路交通流量数据,适用于交通预测模型的训练和评估。
  • METR-LA数据集:包含洛杉矶地区的交通流量数据,同样适用于交通预测模型的训练和评估。

数据集划分

数据集按照以下比例进行划分:

  • 训练集:60%
  • 测试集:20%
  • 验证集:20%

这种划分方式有助于确保模型在训练过程中能够充分学习数据特征,同时在测试和验证阶段能够准确评估模型的性能。

使用说明

  1. 下载本仓库中的资源文件。
  2. 根据需要选择PEMS-bay或METR-LA数据集。
  3. 按照提供的划分比例,将数据集划分为训练集、测试集和验证集。
  4. 使用划分后的数据集进行模型训练、测试和验证。

注意事项

  • 请确保在划分数据集时保持数据的随机性和一致性,以避免数据泄露和模型偏差。
  • 建议在划分数据集前对数据进行预处理,如归一化、缺失值处理等。

贡献

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