Kann ein anderer Datensatz als Eingabe für die Vorhersage in AdaBoostRegressor (sklearn) verwendet werden?

Question

Ich bin nur Anfänger des maschinellen Lernens und spiele jetzt sklearn. Ich kopierte das Beispiel von AdaBoostRegressor von der offiziellen Seite bei here und fügte das folgende hinzu.

X_pred = np.linspace (6, 12, 100)[:, np.newaxis] 
y_pred = regr_2.predict(X_1) 

Da der Trainingsdatensatz X 0-6 reicht ist, ich versuche, eine Vorhersage für ein anderen Daten zu erhalten gesetzt X_pred von 6 bis 12 reichten

Allerdings fand ich, dass der Wert von y_pred ist immer -1,05382839, was der letzte Wert der Trainingssatzausgabe y ist. Ich frage mich, ob es möglich ist, einen Nicht-Input-Sample-Datensatz als Eingabe der Vorhersage zu verwenden. Ist es möglich, das zu tun? Wenn ja, wie ist die richtige Verwendung?

BTW, angehängtes Bild ist der Ausgang. Rot und grün sind die Prädiktionsausgabe basierend auf der Trainingsseteingabe (0-6) und Blau ist die Ausgabe von X_pred (6 - 12).

Answer 1

Kurz gesagt - keine. Darum geht es bei der Regression nicht. Regression ist etwa Interpolation, nicht Extrapolation. So ziemlich keiner der Regressoren kann irgendwelche Vorhersagen über Daten außerhalb des Trainingssatzes machen.