就我的例子,请修改增大的方法: last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)
时间: 2024-03-19 10:45:40 浏览: 10
针对你的例子,如果你想要增大滑动窗口的大小,可以将`-10`改为一个更大的值,例如`-20`或`-30`,来扩大滑动窗口的长度。具体来说,可以修改为以下代码:
```python
last_30_ewma = forestdata.iloc[-30:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
forestdata = forestdata.append(last_30_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)
```
这样可以利用更多的历史数据来进行预测,提高模型的预测精度。不过需要注意的是,增加滑动窗口的长度会增加模型的计算复杂度和内存消耗,需要根据实际情况进行调整。同时也需要考虑滑动步长等参数的设置,以保证每个时间点都有足够的历史数据来进行预测。
相关问题
请把均值的方法 :last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法
可以使用 `pandas` 库的 `ewm()` 函数来实现指数加权移动平均。下面是将 `last_10_average` 改为 EWMA 方法的代码示例:
```
# 计算 EWMA 均值
last_10_ewma = forestdata.iloc[-5:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
```
其中,`alpha` 是平滑系数,取值范围为 0 到 1 之间,根据实际情况进行调整。这里我设置为 0.5,您可以根据实际情况进行调整。
df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ?
这段代码的问题在于,`df` 是根据 `y_hat3` 数组创建的 DataFrame,但是 `df` 中的列名默认是从 0 开始的数字,而不是和 `forestdata` 数据集中的列名匹配。因此,赋值操作 `forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True)` 会出现列名不匹配的问题。
要解决这个问题,可以在创建 `df` DataFrame 时指定列名,使其与 `forestdata` 数据集中的列名匹配。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设原始数据集中有列名为 'col1', 'col2', 'col3'
col_names = ['col1', 'col2', 'col3']
# 创建 DataFrame,并指定列名
df = pd.DataFrame(y_hat3, columns=col_names)
# 将 df 的最后一行添加到 forestdata 中
last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:], ignore_index=True)
```
这样就可以避免列名不匹配的问题了。