#make predictions preds = [] for i in range(0,104): a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) #calculate rmse rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms解释每行代码
时间: 2024-03-04 14:51:50 浏览: 21
这段代码的作用是为时间序列数据进行预测,并计算预测结果的均方根误差(RMSE)。具体来说:
1. 首先定义一个空列表 `preds`,用于存储每次预测的结果。
2. 然后进行循环,循环次数为104,即对于每个时间步长进行一次预测。在每次循环中,首先计算出当前时间步长到最后一个数据点的收盘价之和,并加上之前所有预测结果的和,得到总收盘价之和 `a`。
3. 接着计算均值 `b`,即将 `a` 除以剩余的时间步数103。
4. 将 `b` 添加到 `preds` 列表中,表示当前时间步长的预测结果。
5. 最后计算预测结果与真实值之间的均方根误差,并将其赋值给变量 `rms`。
注意,这段代码中的 `train` 和 `valid` 变量没有给出定义,可能是来自于之前的代码。此外,这段代码的预测方法比较简单,只是将之前所有数据的平均值作为当前时间步的预测值,不一定适用于所有时间序列数据。
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#make predictions preds = [] for i in range(0,104): a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) #calculate rmse rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms代码的流程图怎么画
下面是代码的流程图:
```
Start
|
|__ Initialize an empty list called preds
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|__ Loop 104 times:
| |
| |__ Select the most recent 104 days of the training set and add any previous predictions to it
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| |__ Calculate the sum of the closing prices of these 104 days and add to the sum of previous predictions
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| |__ Calculate the average by dividing the sum by 103
| |
| |__ Add the average to the list preds
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|__ Calculate the root mean squared error (RMSE) between the predicted values and the actual values of the validation set
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End
```
这个流程图描述了代码的每个步骤以及它们之间的关系。开始时,我们初始化一个空列表 `preds`。然后我们进入一个循环,循环104次。在每次循环中,我们选择最近的104天作为训练集,并将之前的预测结果添加到其中。然后,我们计算这104天的收盘价总和,并将其与之前的预测结果相加。接着我们计算平均值,并将其添加到 `preds` 列表中。在循环结束后,我们计算预测值与验证集实际值之间的 RMSE。最后,程序结束。
#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms
这段代码中存在两个问题:
1. 在第一部分代码中(make predictions),你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量,需要先定义它。
2. 在第二部分代码中(calculate rmse),你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量,需要先定义它。
此外,你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面,否则在计算 RMSE 时会报错。
以下是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
# define 'train' and 'valid' variables first
# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
b = a/103
preds.append(b)
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
a = preds[i:i+103].sum()
b = a/103
preds_valid.append(b)
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))
```
这样就可以避免上述错误了。