train_X,train_y = train_Standard.iloc[:,:-6],train_Standard.iloc[:,:-6]什么意思
时间: 2024-06-03 11:13:34 浏览: 10
这段代码应该是有误的,因为train_y应该是训练集的标签,而这里train_y和train_X都是取了训练集的前n-6列数据(n为训练集的列数)。正确的写法应该是:
train_X = train_Standard.iloc[:,:-6] # 取训练集的前n-6列数据作为训练特征
train_y = train_Standard.iloc[:,-6:] # 取训练集的后6列数据作为训练标签
其中train_Standard是经过标准化处理后的训练集数据。iloc[:, :-6]表示取所有行,去掉最后6列的数据,也就是取前n-6列数据;iloc[:, -6:]表示取所有行,取最后6列的数据,也就是取训练集的标签。
相关问题
X_train = X_train.iloc[:,3]
This code selects the fourth column (index 3) of the pandas DataFrame X_train and assigns it to a new DataFrame called X_train.
Note: The resulting DataFrame X_train will only have one column.
exog=train_data.iloc[:, 1:]的意思
`exog`是ARIMA模型中的一个可选参数,它用于指定外部变量(即输入特征)的值。在ARIMA模型中,我们可以用历史数据来预测未来的数据,但是如果我们有一些额外的信息(比如,温度预测中的气压、湿度等),我们可以将这些信息作为外部变量输入到ARIMA模型中,以提高模型的准确性和预测能力。
在这里,`train_data.iloc[:, 1:]`表示训练集中的输入特征数据,即除了输出特征(温度)之外的6个输入特征的数据。`iloc[:, 1:]`是Pandas中的切片操作,表示取所有行(`:`),从第1列开始到最后一列,即取除了第1列(温度)之外的所有列数据。
因此,`exog=train_data.iloc[:, 1:]`表示将训练集中的除了输出特征(温度)之外的6个输入特征数据作为外部变量输入到ARIMA模型中进行训练。这样,ARIMA模型就可以利用这些额外的信息来提高温度预测的准确性。
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