Как использовать Scikit-Learn для построения прогнозных данных - PullRequest
0 голосов
/ 09 июля 2019

Я хочу, чтобы matplotlib отображал данные за последние 6 месяцев вместо всех данных. У меня есть набор данных всех исторических цен BTC, и я могу построить все данные для исторических цен. Но когда я пишу код, я сталкиваюсь с этой проблемой:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/ops.py in na_op(x, y)
   1504         try:
-> 1505             result = expressions.evaluate(op, str_rep, x, y, **eval_kwargs)

Я сделал 6-месячный прогноз цен, прогнозный анализ для eth, и я пытаюсь сделать то же самое для биткойнов. Мой прогноз цены на 6 месяцев для eth, вот мой код, Прогноз цены на 6 месяцев для Eth] [1] .

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
from sklearn.linear_model import LinearRegression
​
btcpred_df = pd.read_csv('btcpred.csv')
btcpred_df[['date','PriceUSD']].set_index('date').plot();

Я просто пытаюсь построить последние 6 месяцев данных вместо всей истории данных об эфириуме.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...