Модель классификации машинного обучения с задержкой между двумя наборами данных Python - PullRequest
Новая
       78

Модель классификации машинного обучения с задержкой между двумя наборами данных Python

0 голосов
/ 14 марта 2020

У меня есть два взаимно коррелированных набора данных. Коррелограмму можно увидеть ниже.

enter image description here

Значение задержки -2: -0,72.

Мои данные и код поезда / разделения указаны ниже. (Я знаю, что набор данных слишком мал, но скоро он станет намного больше, скажем, я готовлюсь к этому.) 

data = {'A':[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1], 'B':[0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]} 
df = pd.DataFrame(data)

from sklearn.model_selection import train_test_split

y = df.A
X= df.B

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, random_state=1)

Я пытаюсь создать модель машинного обучения для классификации проблема. Как вы думаете, я могу использовать эти знания для создания своей модели?

...