#split into train and validation train1 = new_data[:2187] valid1 = new_data[2187:] x_train1 = train1.drop('close', axis=1) y_train1 = train1['close'] x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1) y_valid1 = valid1['close'] #implement linear regression from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(x_train1,y_train1)详细讲解每行代码用途,谢谢
时间: 2024-03-04 11:48:58 浏览: 22
这段代码主要是实现线性回归模型的训练和验证。具体解释如下:
```
# 将数据集分割为训练集和验证集
train1 = new_data[:2187] # 取前2187行作为训练集
valid1 = new_data[2187:] # 取剩下的行作为验证集
# 分离出特征和标签
x_train1 = train1.drop('close', axis=1) # 训练集特征
y_train1 = train1['close'] # 训练集标签
x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1) # 验证集特征
y_valid1 = valid1['close'] # 验证集标签
# 使用sklearn中的线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
# 对模型进行训练
model.fit(x_train1, y_train1)
```
注释中解释了每行代码的作用:
1. 将数据集分割为训练集和验证集;
2. 分离出训练集和验证集的特征和标签;
3. 导入sklearn中的线性回归模型;
4. 创建线性回归模型对象;
5. 对模型进行训练。
相关问题
Traceback (most recent call last)Cell In[16], line 3 1 #splitting into train and validation ----> 3 valid = new_data[2187:] 4 train = new_data
这个Traceback信息显示了一个错误的发生位置和原因。其中,最后一行的信息通常是错误的具体描述,其前面的行则是调用栈信息,可以帮助我们定位错误发生的位置。在这个Traceback信息中,错误发生在Cell In[16]的第3行,即代码中的数据集划分部分。具体来说,出现了一个IndexError,即索引超出范围的错误。这个错误可能是因为数据集new_data的大小小于2187,导致在对其进行切片操作时出现了问题。要解决这个问题,我们需要检查数据集的大小是否符合切片操作的要求,或者重新设计划分数据集的方法。
train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] train_Y = train[:, 6:] test_X = test[:, :6] test_Y = test[:, 6:] #模型搭建 model = Sequential() input_shape = (6, 3) model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) #模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') #模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) tf.keras.backend.print_tensor(input_shape)请依据错误提示修改代码
根据您提供的错误提示,应该是 input_shape 与输入数据的形状不匹配导致的问题。您可以尝试修改代码如下:
```
train_data = 2352
train = veccc_dv[:train_data, :]
test = veccc_dv[train_data:, :]
train_X = train[:, :6]
train_Y = train[:, 6:]
test_X = test[:, :6]
test_Y = test[:, 6:]
# 模型搭建
model = Sequential()
input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状
model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.add(Dropout(0.25))
# 模型编译
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 模型训练
history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False)
tf.print(input_shape) # 使用 tf.print 打印 input_shape
```
这里将 input_shape 修改为了 `(train_X.shape[1], train_X.shape[2])`,即输入数据的形状,同时使用 `tf.print` 打印出 input_shape。您可以根据具体情况调整参数。
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