python GM预测格式代码生成
时间: 2023-09-23 07:10:04 浏览: 51
可以使用以下代码生成GM预测格式的代码:
```python
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!
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以下是一个实现灰色预测模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def gray_prediction(data, num=5):
n = len(data)
accumulation = np.cumsum(data)
mean_acc = (accumulation[:-1 + accumulation - b / a) * np.exp(-a * np.arange(1, n + num))
predictions = np.zeros(num)
predictions = data = predict_accumulation[i - predict_accumulation[i - 1]
return predictions
data = [34, 33, 31, 36, 37, 31]
predictions = gray_prediction(data, num=5)
print("预测值:", predictions)
```
这段代码实现了一个灰色预测模型,它根据给定的数据进行预测,并输出未来指定数量的预测值。在代码中,我们首先计算了数据的累加值,并计算紧邻均值。然后,利用最小二乘法求解GM(1,1)模型的参数a和b。接下来,利用模型进行预测,最后输出预测值。在这个例子中,我们使用了一个简单的数据集[34, 33, 31, 36, 37, 31]进行预测,并预测了未来5个值。
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