Question

В настоящее время я пытаюсь предсказать ранг, когда присваивается оценка. Я собрал оценки и ранги за последние два года. Но я не знаю, как интегрировать набор данных за оба года. Я просто взял среднее значение обоихгоды, но я не думаю, что прогноз будет правильным. Есть ли другой способ предсказать ранг, когда оценка дается ???

2017 набор данных: (оценки, ранг) -air.csv

2018 набор данных: (оценки, ранг) -airr.csv

Код моего машинного обучения

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  # To visualize
import pandas as pd  # To read data
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
data = pd.read_csv('airr.csv')  # load data set
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)  # values converts it into a numpy array
Y = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1) # -1 means that calculate the dimension of rows, but have 1 column
data1=pd.read_csv("air.csv")
U=data1.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)
V=data1.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)
#plt.ylim(1,700000)
plt.xlabel("rank")
plt.ylabel("marks")
regressor = DecisionTreeRegressor()
regressor.fit(X, Y)
# Predicting a new result
y_pred = regressor.predict(X)
X_grid = np.arange(min(X), max(X), 0.01)
X_grid = X_grid.reshape((len(X_grid), 1))
plt.scatter(X, Y, color = 'red')
plt.plot(X_grid, regressor.predict(X_grid), color = 'blue')
plt.xlabel('marks')
plt.ylabel('rank')
plt.show()
a=np.array([670])
a=a.reshape(1,-1)
ans=int(regressor.predict(a))

regressor.fit(U,V)
answer=int(regressor.predict(a))
print(int((answer+ans)/2))

PV8 · Answer 1 · 25 сентября 2019

Иногда мне интересно, как люди могут думать, что машинное обучение - это: Данные + Алгоритм -> Готово.

Как вы думаете, как дерево решений может быть построено только с одним столбцом для прогнозирования другого столбца?

Это будет означать, что у вас есть только один узел в вашем случае, в вашем случае это будет означать одно правило принятия решения ..... Я не думаю, что выс помощью этого можно предсказать любое значение?

То, что вы должны искать, называется: timeseries.Основы, которые вы можете найти в Википедии: https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series. Но, чтобы быть понятным, временные ряды не легки, это займет несколько недель, чтобы выучить.

Что также может помочь вам, это напечатать ваши данныена оси х = метки и на оси у = ранги, чтобы увидеть, как данные перемещаются с течением времени.https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html

Как объединить двухлетний набор данных в регрессии DecisionTree

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Как объединить двухлетний набор данных в регрессии DecisionTree

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Похожие темы