Последний отзыв
Классная книга. Очень многое объясняет, что скрытое реально происходит в человеке
По всем вопросам обращайтесь на: info@litportal.ru
(©) 2003-2024.
✖
SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Шаг 1: Сбор временных данных
# Загрузка временных значений SSWI, параметров ?, ?, ?, ?, ?
data = pd.read_csv('data.csv')
timestamps = data['timestamp']
sswi = data['sswi']
alpha = data['alpha']
beta = data['beta']
gamma = data['gamma']
delta = data [’delta’]
epsilon = data [’epsilon’]
# Шаг 2: Построение модели прогнозирования временных рядов
# Создание модели прогнозирования, например, линейной регрессии
model = LinearRegression ()
# Шаг 3: Разделение данных
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
pd.DataFrame({'alpha': alpha, 'beta': beta, 'gamma': gamma, 'delta': delta, 'epsilon': epsilon}),
sswi,
test_size=0.2,
shuffle=False
)
# Шаг 4: Обучение модели прогнозирования
# Обучение модели на обучающей выборке
model.fit(X_train, y_train)
# Шаг 5: Тестирование производительности модели
# Прогноз на тестовом наборе данных
sswi_pred_test = model.predict(X_test)
# Шаг 6: Прогнозирование будущих значений
# Получение последних значений параметров ?, ?, ?, ?, ?
last_alpha = alpha.iloc[-1]
last_beta = beta.iloc[-1]
last_gamma = gamma.iloc [-1]
last_delta = delta.iloc[-1]
last_epsilon = epsilon.iloc [-1]
# Создание DataFrame с последними значениями параметров
last_params = pd. DataFrame ({’alpha’: [last_alpha], ’beta’: [last_beta], ’gamma’: [last_gamma],
’delta’: [last_delta], ’epsilon’: [last_epsilon]})
# Прогнозирование будущих значений SSWI
sswi_pred_future = model.predict (last_params)
# Вывод результатов
print («Прогноз на тестовом наборе данных:», sswi_pred_test)
print («Прогноз будущих значений SSWI:», sswi_pred_future)
Код выглядит правильным и имеет логику, соответствующую алгоритму прогнозирования временных рядов на основе параметров ?, ?, ?, ?, ?. Он использует модель линейной регрессии для прогнозирования значений SSWI на основе указанных параметров.
Однако, стоит отметить, что в этом коде не учитывается характеристика временного ряда. Временные ряды имеют дополнительные свойства, такие как тренды, сезонности и автокорреляция, которые должны быть учтены при выборе модели и метода прогнозирования.
Для более точного прогнозирования временных рядов рекомендуется использовать модели, специально предназначенные для анализа временных рядов, например, ARIMA, SARIMA, LSTM нейронные сети или другие модели временных рядов. Такие модели учитывают структуру временного ряда и могут давать более точные прогнозы.
Также, стоит использовать кросс-валидацию и другие методы оценки производительности модели для более надежного прогнозирования.
Обратите внимание, что вам может потребоваться дополнительная предобработка данных и обработка ошибок в коде, чтобы он полностью соответствовал вашим потребностям и характеристикам данных.
Алгоритм: Анализ вариабельности SSWI с использованием метода анализа дисперсии (ANOVA)
Другие электронные книги автора ИВВ
Последний отзыв
Классная книга. Очень многое объясняет, что скрытое реально происходит в человеке