我一直在比较sklearn中的不同回归模型,在这样做的过程中,我对我得到的模型的评分值感到困惑。在下面的代码中,您可以看到我同时使用了线性回归和岭回归,但是训练和测试数据集的分值差异很大。 using Linear Regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression as lr
model = lr()
model.fit(X_train, y_train)
model.predict(X_test)
print("LINEAR REGRESSION")
print("Training Score
这里有从csv文件导入的数据集。我想用时间序列预测下一个值。我们是否可以使用非线性回归模型来预测下一个时间段的值,或者是否可以使用任何回归模型来预测该值?
在这里,我上传了原始数据集的子集。
Time x x1 x2 y
0:06:00 63 NaN NaN 63
0:07:00 63 NaN 20 104
0:08:00 104 11 0 93
0:09:00 93 0 0 ?
📷