Ich habe Datensatz der Tagestemperatur nach Datum indiziert und ich muss zukünftige Temperatur mit [SVR
] [1] in scikit-lernen.Zeitreihenvorhersage mit SVR in Scikit lernen
Ich bin fest mit der X
und Y
der Ausbildung und X
der Prüfung Satz auswählen. Zum Beispiel, wenn ich will Y
zum Zeitpunkt vorherzusagen t
dann muss ich die Trainingssatz die X
& Y
bei t-1, t-2, ..., t-N
enthalten, wo N
die Zahl der Vortage verwendete Y
bei t
vorherzusagen.
Wie kann ich das tun?
hier ist es.
df=daily_temp1
# define function for create N lags
def create_lags(df, N):
for i in range(N):
df['datetime' + str(i+1)] = df.datetime.shift(i+1)
df['dewpoint' + str(i+1)] = df.dewpoint.shift(i+1)
df['humidity' + str(i+1)] = df.humidity.shift(i+1)
df['pressure' + str(i+1)] = df.pressure.shift(i+1)
df['temperature' + str(i+1)] = df.temperature.shift(i+1)
df['vism' + str(i+1)] = df.vism.shift(i+1)
df['wind_direcd' + str(i+1)] = df.wind_direcd.shift(i+1)
df['wind_speed' + str(i+1)] = df.wind_speed.shift(i+1)
df['wind_direct' + str(i+1)] = df.wind_direct.shift(i+1)
return df
# create 10 lags
df = create_lags(df,10)
# the first 10 days will have missing values. can't use them.
df = df.dropna()
# create X and y
y = df['temperature']
X = df.iloc[:, 9:]
# Train on 70% of the data
train_idx = int(len(df) * .7)
# create train and test data
X_train, y_train, X_test, y_test = X[:train_idx], y[:train_idx], X[train_idx:], y[train_idx:]
# fit and predict
clf = SVR()
clf.fit(X_train, y_train)
clf.predict(X_test)
Vielen Dank! Ich habe versucht, es zu meinem Ziel zu passen, weil ich auch andere Funktionen neben der vorherigen Temperatur brauche, aber ich habe immer Fehler TypeError: float() Argument muss eine Zeichenfolge oder eine Zahl sein –
scikit lernen kann nicht mit Zeichenfolgen umgehen. Sie müssen alle Zeichenfolgen in numerische Werte konvertieren. Wenn Sie einen Pandas-Datenrahmen haben, verwenden Sie 'pd.get_dummies'. Wenn Sie streng mit Sklearn arbeiten, verwenden Sie 'LabelBinizer' im Vorverarbeitungsmodul. –
änderte ich bereits die Zeichenfolge diejenigen, Jetzt habe ich Schwimmer und Datetime-Datentypen –