Я пытаюсь сделать прогноз на шаг вперед в своих данных из выборки. Я хочу обучить свою модель данным обучения, а затем подогнать мою модель к одной выборке из моих тестовых данных, собрать прогноз и добавить его в свое обучение. данные.
Я пытался сделать это с помощью цикла моего фрейма данных, используя itrrows в python, но я всегда получаю сообщение об ошибке.
dftry=dftr['target']
dftrX=dftr.drop('target',axis=1)
dftsy=dfts['target']
dftsX=dfts.drop('target',axis=1)
for i,row in dftsX.iterrows():
prediction=[]
model=xgb.XGBRegressor(colsample_bylevel=1,colsample_bytree=1,gamma=0,learning_rate=0.1,max_depth=5,min_child_weight=1,n_estimators=1000,
n_jobs=3,objective='reg:linear',reg_alpha=1,subsample=0.5,scale_pos_weight=1)
model.fit(dftrX,dftry)
p=model.predict(row.values)
prediction.append(p)
dfpr=pd.DataFrame(prediction,columns=['Predicted'])
pfob=pd.merge(dftrX,dfpr,left_index=True,right_index=True)
dftr=dftr.append(dfob,ignore_index=True)
Любая помощь очень ценится.