概述

目录

• project05-bat-handle-data 处理数据
  • HandleData.py 把数据进行 256 采样，保存到同一文件中，结构：
    • 256 行等间隔取样数据
    • 1行 最末行数据（定义容量的数据，可为3工步/5工步）
    • 256 行等间隔取样数据
    • 1行 最末行数据
    • …
  • HandleRejectData.py 清洗并，拒绝数据；没有在脚本直接移除，需要手动处理；如果需要可以自行增加rm代码
• project15-bat-mlp
  • tinnutest-g1-mlp-normal.py 纯MLP： 把数据全部扔进mlp模型， X 归一化， y 减去均值（没算均值，手动输入一个接近值）
  • tinnutest-g1-classifier-load02.py 先分类后回归： 先训练分类模型，分类后预测、分组，抽取单组分别训练回归模型、预测
  • tinnutest-g1-classifier-save.py 纯分类： 即把上面先分类后回归的分类拆出来
  • tinnutest-g1-load01.py 把上面先分类后回归的回归拆出来； 分段训练、分段测试；
  • tinnutest-g1-load02.py 把上面先分类后回归的回归拆出来； 全部训练、分段测试； （先分类后回归 采用这种方法）

目标

1. 
   • 尽量少的点超过 千分之6 （最外面两条线）
2. 
   • 千分之2内 (0~0.3) 保证有三分之二的点
   • 千分之6外 (0.9+) 保证不超过1%

当前

1. 纯MLP

   • 

2. 先分类后回归： 分段训练、分段测试

   • 
   • 
   • 

3. 先分类后回归： 全部训练、分段测试

   0. 
   1. 
   2. 
   3.