我正在处理一个分类问题，需要向我的数据集添加不同级别的高斯噪声，并进行分类实验，直到我的机器学习算法无法对数据集进行分类。不幸的是，我不知道该怎么做。关于如何添加高斯噪声，您有什么建议或编程技巧吗？
回答：
您可以按照以下步骤操作：
- 将数据加载到pandas数据框中
clean_signal = pd.read_csv("data_file_name") - 使用numpy生成与数据集相同维度的高斯噪声。
- 用
signal = clean_signal + noise将高斯噪声添加到干净信号中
这里是一个可复现的示例：
import pandas as pd# 创建一个维度为(2,2)的示例数据集# 在你的案例中，你需要用# clean_signal = pd.read_csv("your_data.csv") 替换它 clean_signal = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=list('AB'), dtype=float) print(clean_signal)"""print output: A B0 1.0 2.01 3.0 4.0"""import numpy as np mu, sigma = 0, 0.1 # 创建与数据集相同维度(2,2)的噪声 noise = np.random.normal(mu, sigma, [2,2]) print(noise)"""print output: array([[-0.11114313, 0.25927152], [ 0.06701506, -0.09364186]])"""signal = clean_signal + noiseprint(signal)"""print output: A B0 0.888857 2.2592721 3.067015 3.906358""" 不带注释和打印语句的整体代码：
将文件保存回csv格式
signal.to_csv("output_filename.csv", index=False)