Как я могу получить мою модель линейной регрессии для прогнозирования с помощью clf.predict?

Question

Итак, я сделал модель для прогнозирования цены транспортного средства с использованием линейной регрессии. И теперь мне нужно заставить его прогнозировать цены на 5 лет в будущем. Как я могу сделать это с clf.predict?

X = df[['Year','Engine','FuelType','Age','Transmission','Mileage']]

y = df['Price'] Это мои значения X и Y

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)

clf = LinearRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

clf.predict(X_test)   

print(clf.score(X_test, y_test))

После этого я использовал,

clf.predict([[2022,1300,0,5,0,10000]])

и я получил array([-5722871.63724422])

Answer 1

Чтобы получить только положительные значения, вы должны логарифмировать значения y:

y_log = np.log(ytrain.values, where=(ytrain.values>0))

и выполнить обратное преобразование с предсказаниями модели:

y_pred = exp(clf.predict(X_test))