Почему SVR предсказание какое-то значение

Question

Я пытаюсь предсказать цены акций через SVR, используя python.Ниже приведен код, который я использовал,

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR

train= pd.read_csv("ntrain1.csv")
X_train = train.drop("Close Now",1)
Y_train = train["Close Now"]

clf = SVR(kernel= 'rbf', C=100000, gamma=0.2, epsilon = 0.1)
clf.fit(X_train, Y_train)

test= pd.read_csv("ntestbri.csv")
X_test = test.drop("Close Now",1)
Y_test = test["Close Now"]

y_prediksi = clf.predict(X_test)
y_prediksi_series = pd.Series(y_prediksi)
y_prediksi= pd.DataFrame()
y_prediksi["y_prediksi"] = y_prediksi_series
y_prediksi.to_csv("npredksibri3.csv")
rmse = np.sqrt( mean_squared_error( Y_test, y_prediksi ) )
rmse

Проблема в этом коде заключается в создании прогноза с тем же значением 4436.021668 и значением RMSE, соответствующим прогнозируемому результату.Как мне это исправить?

Answer 1

@ maulita - не знаю точно, что это за конкретный вопрос, но если вы хотите улучшить своего предиктора, лучше всего разбить тестовый набор на тренировочном наборе.Это позволяет вам оценить качество ваших прогнозов и откалибровать ваш предиктор до загрузки набора тестовых данных.Надеюсь, что помогает - Sandeep