ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[18], 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 (286,) (103,)错误怎么解决

这个错误是因为 `preds` 和 `valid['close']` 的形状不匹配，无法进行计算。具体地说，`valid['close']` 应该是一个长度为 103 的一维数组，而 `preds` 是一个长度为 286 的一维数组，两者的长度不同，所以无法直接进行计算。

解决这个问题的方法是，将 `preds` 数组切割成长度为 103 的多个子数组，然后分别计算每个子数组对应的预测值，并将这些预测值存储到一个新的数组中。具体的代码如下：

preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
    a = preds[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))

这样，就可以避免这个错误了。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[11], 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 (286,) (103,)

这个错误通常是因为在计算 `rms` 时，`preds` 和 `valid['close']` 的形状不匹配。根据错误提示信息，`preds` 的形状为 `(103,)`，而 `valid['close']` 的形状为 `(286,)`。

你需要检查一下你的代码，看看是在哪里将 `preds` 和 `valid['close']` 进行了运算，然后改变它们的形状，以使它们匹配。

例如，如果你在计算 `preds` 时使用了多维数组，可以尝试使用 `reshape` 函数将其形状改变为一维数组。例如，如果 `preds` 的形状为 `(103, 1)`：

preds = preds.reshape(-1)

这将把 `preds` 的形状改变为 `(103,)`。

如果你需要更多的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。

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。