python GM预测格式代码生成

可以使用以下代码生成GM预测格式的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import pickle

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:-10,:]
test_data = data.iloc[-10:,:]

# 训练模型
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

# 生成预测值
predict_data = test_data.copy()
predict_data['GM预测值'] = model.predict(test_data.drop('日期', axis=1))

# 将预测值保存到csv文件中
predict_data.to_csv('predict_result.csv', index=False)

希望这个代码能够帮助到您！

相关问题

GM+BP预测模型代码

GM+BP（Grey Model Plus Back Propagation）是一种结合了灰色系统理论（GM）和人工神经网络（ANN）的预测模型，主要用于时间序列数据的预测。以下是使用Python的sklearn库以及自定义灰色模型模块的一个简单代码示例：

首先，假设你有一个包含历史数据的时间序列`df_data`，并且已经分成了`X`（输入，通常是过去几期的数据）和`y`（输出，即下一期的数据）：

from greykale.models import GreyModel
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd

# 创建灰色模型（GM部分）
gm_model = GreyModel(kind='GM', data=df_data['past_data'])  # 'past_data' 是你的历史数据列名
gm_fit_result = gm_model.fit()

# 转换为适合神经网络的格式
X_gm = gm_fit_result.forecast(steps=len(df_data))  # forecast方法生成预测值
X_gm = X_gm.to_numpy().reshape(-1, 1)  # 将灰色模型的预测结果转换为二维数组

# 创建BP神经网络模型（BP部分）
nn_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(5,))  # 你可以根据需要调整隐藏层大小
nn_model.fit(X_gm, df_data['future_data'])  # 'future_data' 是你的未来数据列名

# 对新的数据进行预测
new_data = ...  # 新的历史数据
prediction = nn_model.predict(gm_model.forecast(steps=1, input=new_data))  # 预测下一期值

请注意，这个例子假设你已经有了一个自定义的灰色模型模块（如`greykale.models.GreyModel`），如果实际环境中不存在，你可能需要使用其他第三方库或自己编写灰色模型相关的计算。