ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 8 6 preds.append(b) 7 #calculate rmse ----> 8 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) 9 rms ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (104,) (103,)这个错误怎么解决

这个错误通常是因为 `valid` 数据集中的数据点数量与预测结果的数量不匹配导致的。在这个代码中，`preds` 列表中包含了 104 个预测值，而 `valid['close']` 只包含了 103 个实际值。

要解决这个问题，您可以尝试将 `valid['close']` 的长度也改为 104，即在 `valid` 数据集的末尾添加一个空值。具体来说，您可以在计算 `preds` 列表时额外迭代一次，将最后一个预测值添加到 `valid['close']` 列表中，然后再计算 RMSE。修改后的代码如下所示：

preds = []  # 初始化预测结果列表

# 循环104次，每次预测一个数据点
for i in range(0, 104):
    # 计算当前数据点之前的所有实际值和之前所有预测值的总和
    a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds)
    # 计算当前数据点的预测值，即历史平均值
    b = a/104
    # 将预测值添加到结果列表中
    preds.append(b)

# 将最后一个预测值添加到 valid['close'] 列表中
valid.loc[len(valid)] = [np.nan]

# 计算预测结果的均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2)))

在这个修改后的代码中，我们将循环次数从 103 改为 104，以便在计算 `preds` 列表时额外迭代一次。然后，我们在 `valid` 数据集的末尾添加了一个空值，以匹配 `preds` 列表的长度。最后，我们计算了修改后的预测结果的 RMSE。

希望这可以帮助您解决问题。