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我有这个从1990年到2017年的农业原材料数据集，我正在尝试做出一些价格预测，以便于学习： ? 以下是所有列： ? 现在我想把数据集分成训练集和测试集，这样我就可以应用一些机器学习模型来预测，但是考虑到每一列都有自己的价格，而且它们都是相互独立的，我的目标变量y应该是什么在<e
浏览 14提问于2020-06-15得票数 0
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我正在使用Microsoft机器学习工作室来预测股票市场的价格。我们有变量-指数价格(目标-被预测)，低价格，高价格，日期和日期。我们使用分裂的0.7和运行线性回归。平均绝对误差为109。然后，我们尝试添加更多的变量(正向影响指数价格的宏观经济因素)，这些变量与目标变量相关，
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
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基于掩蔽特征的股票价格预测
、、、、
我的训练数据包含股票的价格和40个被屏蔽的特征。这些被屏蔽的特性也出现在我的测试数据中。我想要预测测试数据中的价格列。我是否可以将其作为一个普通的监督学习问题来解决，而不是将其视为一个时间序列问题，因为我有足够的自变量来预测测试数据中的<e
浏览 0提问于2019-01-02得票数 0
我想通过回归算法(线性，支持向量机，随机森林，Xgboost)通过历史数据来预测产品的价格范围。但是要接收数据，请不要提供太多的数据样本。
请建议一下。
浏览 0提问于2019-05-17得票数 1
对于与时间相关的问题，例如股票预测：为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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我想知道它是否错误；在处理时间序列数据时；以每日价格为特征，以3天后的价格为目标。
这是正确的，还是我应该使用第二天的价格作为目标和培训后；预测3次；每次在未来一天(使用预测值作为一个新的功能)。
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
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由于许多论文都描述了神经网络可以预测股票回报，所以我也开始研究这种方法。我无法精确地训练NN，即使在训练数据集上，我的预测也不匹配。我使用技术指标作为输入，将未来10天的最大值作为目标向量，但经过训练的神经网络即使对于训练数据集也无法预测精确值。我认为输入和输出数据之间存在一些不匹配。任何解决这一问题的想法，或者在连续值目标向量
浏览 2提问于2012-03-07得票数 2
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因此，要设置这个问题：
我有一个数据集，标签数据如颜色，品牌和质量作为自变量和因变量是RRP (价格)。我用这些数据建立了一个线性回归模型，可以用自变量预测因变量(我使用的是科学学习，所以只需使用model.predict )。这给我带来了重大的问题，我不确定这是否是正确的处理方法，我也不确定这是否会妨碍我获得
浏览 0提问于2020-12-02得票数 0
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我正在使用机器学习算法线性回归来预测房地产销售价格的值，并将销售价格作为我的目标变量。.But销售价格中有15%的空值，所以我可以使用这15 %作为我的测试集和非空值作为我的训练集吗？
浏览 11提问于2019-05-31得票数 0
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不确定这是否是正确的论坛，但目前我有一个数据集，其中包含电视节目的列表。每一张唱片都包含竞争对手之间的定价(如: Itunes)，电视节目封面图像，简介，原籍国，语言等等。我想学习ML，这可能是一个有用的数据集。
浏览 0提问于2017-07-26得票数 -1
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我有三张桌子creatorvarchar -日期-价格- statusint部门变量-用户变量uservarchar -目标双单年我需要查询所选月份和年份的和值，并按部门分组如下：production 5000.00 30000.00<br/&g
浏览 8提问于2016-06-23得票数 0
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回归问题还是分类问题？
、、、
我从kaggle中为我的类项目选择了一个数据集。这是数据集的链接。
在这个数据集中，有20个特性和一个名为"Price_range“的目标变量。这个目标变量有四个类别。低价，中等价格，高价格，非常高的价格。现在，这个数据集已经编码如下：低价格- 0，中等价格-1，高价格-2，很高<e
浏览 4提问于2019-11-26得票数 0
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对于具有二值目标的预测模型，我们可以通过计算每个预测器的信息值来评估它们的预测能力。当目标变量是连续的时，什么是IV的等效值？当作为回归模型中唯一的预测器使用时，我应该看看单个预测器的R^2值吗？编辑:我有4300个属性可供选择。因此，添加
浏览 0提问于2022-10-07得票数 0
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让我们想象一下，对于目标值“价格”，我有x，y，z，m和n的预测变量，我能够通过以下方法来分析不同的模型：
对于每一个，我得到了RMSE和MSE作为预测，我可以选择最好的模型。我只是想知道是否有机会对多项式回归(平方，立方，.)做同样<e
浏览 1提问于2017-11-23得票数 0
在亚马逊预测中，假设我有一个变量(Z)，它应该帮助我预测一组目标变量(Y1、Y2、Y3)。第一个问题是：第二个问题是，考虑到Z每天只有一个价值(假设这是一个股票价格)，我应该</em
浏览 0提问于2021-01-19得票数 0
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首先，我必须说，我是这个人工智能的初学者。我学习了大部分关于股市预测的教程，它们几乎都是一样的。这些教程使用数据集并分成两组。第一组是训练集，第二组是测试集。他们利用股票的收盘价来训练和制作模型。从该模型中，他们插入包含收盘价的测试数据集，并显示两个图表。然后他们说，实际的和预测的图表几乎是一样的。本教程的github回购。- --这是
浏览 5提问于2020-02-18得票数 6
Dataset coke.dta包含来自扫描仪数据的1140名购物者在可口可乐和百事可乐之间的选择。变量pratio表示可口可乐与百事可乐的相对价格-例如，如果为pratio=1.1，则表示可口可乐的价格比百事可乐高出10%。如果产品在购买时处于特殊展示状态，则Disp_Coke和disp_pepsi是指示变量。(a)估计一个模型，该模型预测购买可口可乐的概率(Coke==1)作为
浏览 5提问于2020-10-01得票数 0
我试图找到一种确定的方法，从预测精度的角度，而不是从方差的角度来得出R^2的分数。我怎么发动汽车呢？可以用模型解释的数据点的变化。衡量数据点与回归线的拟合程度。如果R^2分数是0.7，那么用模型准确预测70%的数据对吗？由于大多数解释都与对方差的解释有关，所
浏览 0提问于2018-09-07得票数 3
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我有时间序列预测任务，我使用随机森林回归器和XGBoost预测未来的价格。任何对链接或共享代码的帮助都非常感谢它，因为我尝试谷歌，但仍然找不到解决方案，而且它接近我的日期线
浏览 4提问于2022-08-09得票数 0
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