我的是多个特征的时间序列,其中每一行数据均属于同一时刻。我要以气温、水位、水温三个特征为预测依据,取当前和上二个时刻共三个时刻的已知数据对下一时刻的水温进行预测,那以上代码模版怎么改成符合我的要求的代码
时间: 2024-03-11 12:48:22 浏览: 8
你可以修改`xgboost_forecast`函数,实现你的需求,修改后的代码如下:
```python
from numpy import array
from xgboost import XGBRegressor
def predict_next_temperature(train_data, current_data):
# current_data: [气温, 水位, 水温]
# train_data: [[气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], [气温, 水位, 水温], ...]
# transform list into array
train_data = array(train_data)
# split into input and output columns
train_X, train_y = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
# fit model
model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000)
model.fit(train_X, train_y)
# make a one-step prediction
test_X = array([current_data])
yhat = model.predict(test_X)
return yhat[0]
```
在上述代码中,`train_data`是一个二维数组,每行数据表示一个时间点的气温、水位、水温三个特征值,`current_data`是一个一维数组,表示当前时间点的气温、水位、水温三个特征值。函数返回的是模型对下一时刻的水温的预测值。