def xgboost_forecast(train, testX): # transform list into array train = asarray(train) # split into input and output columns trainX, trainy = train[:, :-1], train[:, -1] # fit model model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000) model.fit(trainX, trainy) # make a one-step prediction yhat = model.predict(asarray([testX])) return yhat[0]什么意思哦
时间: 2024-04-25 18:27:46 浏览: 20
这是一个使用XGBoost模型进行预测的Python函数。具体来说,它将训练数据集和测试数据集作为输入,训练一个XGBoost回归模型,然后用该模型对测试数据进行预测,并返回预测结果。
函数中的操作包括:
1. 将列表类型的训练数据集转换为数组类型;
2. 将训练数据集中的输入和输出分离开来,分别赋值给trainX和trainy;
3. 使用XGBRegressor函数构建一个XGBoost回归模型,并将训练数据集用于模型训练;
4. 将测试数据集转换为数组类型,并用训练好的模型进行预测;
5. 返回测试数据集的预测结果。
相关问题
# walk-forwardvalidation for univariate data defwalk_forward_validation(data, n_test): predictions = list() # split dataset train, test = train_test_split(data,n_test) # seed history with training dataset history = [x for x in train] # step over each time-step in the testset for i in range(len(test)): # split test row into input andoutput columns testX, testy = test[i, :-1],test[i, -1] # fit model on history and make aprediction yhat = xgboost_forecast(history,testX) # store forecast in list ofpredictions predictions.append(yhat) # add actual observation tohistory for the next loop history.append(test[i]) # summarize progress print('>expected=%.1f,predicted=%.1f' % (testy, yhat)) # estimate prediction error error = mean_absolute_error(test[:, 1],predictions) return error, test[:, 1], predictions
这是一个用于单变量数据的走步验证(walk-forward validation)函数,其中包括以下步骤:
1. 将数据集分为训练集和测试集
2. 在训练集上训练模型,并在测试集上进行预测
3. 将预测结果存储在一个列表中
4. 为下一次循环将实际观测值添加到历史记录中
5. 计算预测误差并返回误差、测试集真实值和预测值
在该函数中,使用了 XGBoost 模型进行预测。
下面的函数中的参数各自代表什么意思def create_tf_dataset( data_array: np.ndarray, input_sequence_length: int, forecast_horizon: int, batch_size: int = 128, shuffle=True, multi_horizon=True, ):
这个函数是用来创建 TensorFlow 的数据集的,其中参数的含义如下:
- data_array: np.ndarray,代表输入的数据数组。
- input_sequence_length: int,代表输入序列的长度。
- forecast_horizon: int,代表预测的时间步数。
- batch_size: int,代表每个批次的大小。
- shuffle: bool,代表是否打乱数据集。
- multi_horizon: bool,代表是否使用多个预测时间步数。