2回答
我的预测结果如下： Predictions= [[0.39963388 0.44170195 0.37929803 0.1575233 0.24030758]] 我的标签如下： Columns: ['desert', 'mountains', 'sea', 'sunset', 'trees'] 如何将Predictions和Columns这两个值合并为一个数据帧？
浏览 21提问于2019-12-24得票数 0
1回答
我编写了一个函数，使用不同的预测方法(如forecast::nnetar、forecast::tbats、forecast::Arima和forecast::ets )预测时间序列对象。我想使用精度或绘图功能，如预测对象。有什么简单的方法吗？还是太复杂了？编辑:关于这个函数，它需要一个ts对象，一个arima模型--这是我通过获取差异和检查ACF-PACF图发现的--以及一个有待预测的地平线。它结合了它们的拟合和预测，并创建了新的拟合
浏览 8提问于2016-09-08得票数 1
回答已采纳
我想做一些类似的事情： predicted_value = Prophet.predict_some_value('2020-12-12 14:47:00') 其中日期是某个将来的日期，并且只产生一个值。有没有一种方法可以使用Facebook Prophet只预测未来某个日期的值？
浏览 6提问于2020-08-15得票数 0
回答已采纳
我正在运行以下代码：import numpy as npX = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 4), columns=list('ABCD'))KNN_ = neighbors.KNeighborsRegressor据我所知，误差应该捕捉拟合&
浏览 1提问于2018-06-17得票数 0
回答已采纳
logitresult = logistic_model.fit()predictions = result.predict()
假设我想要一个新值的预测，比如30，我如何使用经过训练的模型来输出这个值？
浏览 1提问于2016-08-15得票数 7
回答已采纳
1回答
换句话说，我想取前10个值，使用OLS ( Y_t = b*X_t+a_0)对它们进行拟合，并获得这10个值的值Y_t。同样，对于接下来的10个值(不是滚动窗口！)也是如此，依此类推。My approach
我面临的第一个问题是，我不能使用DateTime值作为预测器来拟合元素，因此我定义了一个新的DataFrame df_fit，其中包含了A和B两列。列A包含0到9之间的整数，B列包含10个元素组中的df1
浏览 3提问于2016-12-20得票数 0
回答已采纳
1回答
from sklearn.metrics import accuracy_score我相信这段代码将返回我们预测的准确性。然而，我正在比较连续值的预测值和实际值，我相信它们中的大多数不会完全相同。有人能建议我如何在连续变量的情况下衡量预测的准确性吗？
浏览 1提问于2018-03-05得票数 3
回答已采纳
我遵循了本教程链接中的Tensorflow的“层模块”。您也许可以帮助我，我如何才能获得预测的结果及其各自的概率。我需要看到它才能进一步理解模型。如果有一种方法可以将结果-预测和概率保存到csv。
浏览 2提问于2017-10-12得票数 0
我正在尝试创建一个预测下一行值的模型。有7列，但我只使用前6，我想，如果我将第7列中的日期时间传递给模型，这将保证过度拟合。下面是DataFrame的屏幕截图：
我使用任意数目的行(在本例中为100行)来进行此预测。我所需要知道的就是创建一个DataLoader的方法，其中y值是我要预测的行，x值是前面的100行。
浏览 7提问于2020-12-27得票数 1
我想用Tensorflow预测值。在model.fit中，它对数据进行训练和预测。从物理上讲，所有预测数据都应该大于零。但是，在检查model.predict中的值时，我发现一些预测值小于零。因此，我的问题是如何在model.fit或model.fit之前设置一个条件限制。然后，在拟合过程中消除负值。再次感谢。mean_squared_error')
history=mo
浏览 1提问于2022-05-18得票数 0
1回答
我是预测的新手，我正在尝试使用r中的预测包。fcast<-forecast(ts,h=30)
文档中说“均值是点预测作为时间序列”和“拟合是拟合值(一步预测)”。
浏览 0提问于2016-02-17得票数 2
1回答
我得到了培训数据和测试数据，并在forecast软件包中使用forecast进行了模型拟合。demand.train.model<-tbats(demand.train.ts)plot(fc1.week)
如何在同一地块中拟合值和真实观测如何绘制预测值及其置信区间？(plot可以这样做，但我的时间序列太大了，预测值
浏览 6提问于2016-07-09得票数 0
2回答
我正在尝试使用dask并行处理python中的时间序列预测。数据的格式是，每个时间序列都是一列，它们有一个月日期的共同索引。我有一个自定义预测函数，它返回带有拟合值和预测值的时间序列对象。我想要将这个函数应用于dataframe的所有列(所有时间序列)，并返回一个新的dataframe，并将所有这些序列上传到DB。ddata.map_partitions(lambda df: df.apply(forecast_func,
浏览 0提问于2018-03-21得票数 5
回答已采纳
3回答
我利用R (gbm包)中的函数来拟合多类分类的随机梯度增强模型。我只是试图分别获得每个预测器对每个类的重要性，如中的这张图片(第382页)。有谁知道如何得到相对重要的值吗？
浏览 8提问于2015-04-14得票数 18
2回答
我分析了数据，并对序列进行了ARIMA模型拟合，现在我可以计算接下来几个时期的预测。但我希望在我的数据框中创建一个新列，显示与可用时间戳相对应的预测值。然后我希望在R中将这两个图相互作图。这是一种在R中计算这些预测值的方法，而不需要在可用时间戳之前单独分析所有数据。另外，在计算预测之前，需要多少个数据周期？tsData)
myForcast <- forecast(myModel, level = 95, h = 8) 最终结果应该是一个带有附
浏览 10提问于2019-09-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我的目标是创建多个模型，然后使用新的数据集，为新数据集创建预测值，并围绕每个新拟合点创建相应的预测间隔。，让我们称其为data_2，对于每个模型，然后围绕每个拟合点构建预测区间(每个点的预测区间的上界和下界，当包含参数interval =“for”时，由函数predict()产生)。我成功地生成了如下拟合值： data_2 <- map(model_dna$model_dna, ~ spread_predictions(data
浏览 23提问于2021-03-23得票数 1
回答已采纳
我对R和ARIMA模型非常陌生，我对R中得到的ARIMA模型有一个问题。输出如下：ARIMA(2,1,2)
ar2 -0.7499代码是
fit.best <- Arima(log.unemp, c(2, 1, 2), include.constant=F
浏览 1提问于2015-03-29得票数 0
1回答
我正在尝试为训练集和测试集生成预测的y值。在不定义"newX“的情况下拟合超级学习器模型以首先获得训练集上的预测值，以便我可以计算均方误差和绘制预测值与实际Y值之间的关系之后，我使用”newX“命令通过运行以下代码来预测测试集的Y值：然后，在“predict”之后，我得到了以下错误："Error in object$whichScreen：$ operator对
浏览 2提问于2017-12-08得票数 3
1回答
在对回归模型进行估计后，提取预测值是典型的。predict(res, year = 1980, )它返回13个拟合值(用于估计rma对象的数据中的行，而不是expand.grid(对象中的25行)。如何在新的data.frame上完成样本预测？
浏览 0提问于2018-06-11得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
云直播
腾讯云开发者
