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python - 使用 python 进行线性回归的简单预测

coder 2023-08-25 原文

data2 = pd.DataFrame(data1['kwh'])
data2
                          kwh
date    
2012-04-12 14:56:50     1.256400
2012-04-12 15:11:55     1.430750
2012-04-12 15:27:01     1.369910
2012-04-12 15:42:06     1.359350
2012-04-12 15:57:10     1.305680
2012-04-12 16:12:10     1.287750
2012-04-12 16:27:14     1.245970
2012-04-12 16:42:19     1.282280
2012-04-12 16:57:24     1.365710
2012-04-12 17:12:28     1.320130
2012-04-12 17:27:33     1.354890
2012-04-12 17:42:37     1.343680
2012-04-12 17:57:41     1.314220
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2012-04-12 19:28:01     1.341770
2012-04-12 19:43:04     1.278350
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2012-04-13 04:14:43     0.325328
2012-04-13 04:29:43     0.306727
2012-04-13 04:44:46     0.299012
2012-04-13 04:59:47     0.303288
2012-04-13 05:14:48     0.326205
2012-04-13 05:29:49     0.344230
2012-04-13 05:44:50     0.353484
...

65701 rows × 1 columns

我有这个索引和 1 列的数据框。我想使用线性回归和 sklearn 做简单的预测。我很困惑,我不知道如何设置 X 和 y(我希望 x 值到是时间和 y 值 kwh...)。我是 Python 的新手,所以每一个帮助都是有值(value)的。谢谢。

最佳答案

您要做的第一件事是将数据分成两个数组,X 和 y。 X 的每个元素都是一个日期,y 的相应元素将是关联的 kwh。

一旦你有了它,你就会想要使用 sklearn.linear_model.LinearRegression 来做回归。文档是 here .

对于每个 sklearn 模型,有两个步骤。首先,您必须适合您的数据。然后,将要预测电量的日期放入另一个数组 X_predict 中,并使用 predict 方法预测电量。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = []  # put your dates in here
y = []  # put your kwh in here

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

X_predict = []  # put the dates of which you want to predict kwh here
y_predict = model.predict(X_predict)

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