如何使用RMSE和可视化方法评估模型预测效果及验证集预测步骤详解,清远市网站建设
栏目:网络推广 发布时间:2025-02-06
下一步是为验证集创建一个预测,并使用实际值检查RMSE。 做出预测 preds = [] 对于我的范围(0,248): a = train'close'.sum() + sum ... 如何使用RMSE和可视化方法评估模型预测效果及验证集预测步骤详解
    下一步是为验证集创建一个预测,并使用实际值检查RMSE。

    做出预测

    preds = []

    对于我的范围(0,248):

    a = train'close'.sum() + sum(preds)

    B = A/248

    preds。(b)

    结果计算RMSE

    rms = np.sqrt(np.mean(np.power(((np.Array)(有效['close']) -  preds),2))))))))))))))

    RMS

    104.548

    仅检查RMSE并不能帮助我们了解模型的执行方式。让我们将其可视化以获得更直观的理解。因此,这是预测值与实际值的图。

    绘制图片

    有效[''] = 0

    有效[''] = preds

    plt.plot(train ['close'])

    plt.plot(有效[['close','']])

    推理

    RMSE值接近105,但是结果不是很有希望(从图可以看出)。预测值的范围与验证集中的观测值相同(最初有增加趋势,然后慢慢降低)。

    在下一节中,我们将介绍两种常用的机器学习技术 - 线性回归和KNN,并了解它们在我们的股票市场数据上的表现。

    2。线性回归简介

    可以在此数据上实现的最基本的机器学习算法是线性回归。线性回归模型返回一个方程式,该方程式决定了独立变量和因变量之间的关系。

    线性回归的方程式可以写为:

    在这里,x1,x2,....xň表示自变量,而系数θ1,θ2,...θñ代表权重。

    对于我们的问题描述,我们没有一组自变量。我们只有日期。让我们使用日期列来提取诸如 - 日,月,年,星期一/星期五之类的功能,然后适合线性回归模型。

    代码

    我们将首先按升序排序数据集,然后创建一个单独的数据集,以便创建的任何新功能都不会影响原始数据。

    将索引设置为日期值

    df ['date'] = pd。(df.date,='%y-%m-%d')

    df.index = df ['date']

    种类

    data = df。(= true,axis = 0)

    创建一个单独的数据集

    = pd。(index = range(0,len(df)),= ['date','close'])

    对于I范围(0,LEN(数据)):

    'date'= data'date'

    '关闭'= data'close'

    创建功能

    从 。

    (, '日期')

    .drop('',轴= 1,= true)#将是时间戳

    这创建了以下特征:

    '年','月,“'','day','','','','','','','',',',',',',',',',',',',',',',' ', '', 和 ''。

    注意:我使用了库。如果您没有安装它,只需使用命令PIP即可。另外,您可以使用简单的循环创建此功能。我在下面显示了一个示例。

    除此之外,我们还可以添加自己认为与预测有关的特征。例如,我的假设是,一周的第一天和最后几天可能会影响股票的收盘价,而远远超过了其他日子。因此,我创建了一项功能,该功能确定某个一天是星期一/星期五还是星期二/星期三/星期四。可以使用以下代码行完成:

    [''] = 0

    对于I范围(0,len()):

    if(''== 0或''== 4):

    ''= 1

    别的:

    ''= 0

    如果一周中的一天等于0或4,则列值为1,否则为0。类似地,您可以创建多个功能。如果您对可以有助于预测股票价格的功能有一些想法,请在评论部分中分享它们。

    现在,我们将数据分为培训和验证集以检查模型的性能。

    分为训练集和验证集

    火车= [:987]

    有效= [987:]

    = Train.Drop('Close',Axis = 1)

    =火车['关闭']

    =有效。drop('Close',Axis = 1)

    =有效['close']

    实现线性回归

    从 。

    模型=()

    model.fit(,)

    对结果进行预测并找到RMSE

    preds =模型。()

    rms = np.sqrt(np.mean(np.power(((np.Array()-np.Array(preds)),2)))))))))))))))))

    RMS

    121.156

    RMSE值高于先前的技术,该技术清楚地表明线性回归的性能差。让我们看一下图表,了解为什么线性回归做得不好:

    绘制图片

    有效[''] = 0

    有效[''] = preds

    有效index = [987:]。索引

    train.index = [:987] .index

    plt.plot(train ['close'])

    plt.plot(有效[['close','']])

    推理

    线性回归是一种简单的技术,很容易解释,但是有一些明显的缺点。使用回归算法的一个问题是该模型与日期和月列相匹配。该模型没有从一个月前的同一日期或一年前同一日期/月来考虑以前的值,而是从预测的角度考虑以前的值。

    从上图可以看出,股价在2016年1月和2017年1月下降。该模型预测了2018年1月的情况。线性回归技术可以很好地解决诸如大型超市之类的销售问题,其中独立功能对确定目标值。

    3. K-邻居简介

   


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