拟合线性回归模型中的值误差

Posted 2023-03-12

【中文标题】拟合线性回归模型中的值误差

【英文标题】：Value error in fitting linear regression model

【发布时间】：2018-10-13 11:04:03

【问题描述】：

我开始为 USD 到 INR 的转换制作一个预测模型。 我将数据拆分，将日期转换为序数格式，并将其拟合到 LinearRegression 模型中。

import pandas as pd
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
data = pd.read_csv("FED-RXI_N_M_IN.csv")
rates = 
rates = 'date':[x for x in data.Date],
         'rate':[y for y in data.Value]
df = pd.DataFrame(rates, columns = ["date", "rate"])
dates = df['date']
rates = df['rate']
dates = pd.to_datetime(dates)
dates = dates.map(dt.datetime.toordinal)

#train data
dates_test = dates[0:110]
rates_test = rates[0:110]

#test data
dates_train = dates[110:543]
rates_train = rates[110:543]

plt.plot_date(dates_test, rates_test, fmt="g-")
plt.title('US-INR Currency Predictor')
plt.ylabel("INR rate against $1")
plt.xlabel("Date")

#training
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(dates_train,rates_train)
rates_pred = regr.predict(dates_test)
plt.scatter(dates_test, rates_test,  color='black')
plt.title('Test Data')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Rate')
plt.plot(dates_test, rates_pred, color = 'red', linewidth= 3)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
print( str((regr.predict(736753))) )

我在regr.fit(dates_train,rates_train) 收到此错误

请帮助我如何解决它。我是这个领域的初学者。

【问题讨论】：

您为什么要使用 pandas 读取 csv，然后从中构建字典，然后使用字典创建新的数据框？

仅用于从给定数据中提取有用数据

【参考方案1】：

看起来 sklearn 需要(row number, column number) 的数据形状。为此，您可以使用reshape 方法。

另外，您需要将numpy 数组作为输入传递给fit 方法。

rates = df['rate'].values.reshape(len(df.index), 1)   

#train data
dates_test = dates[0:110, :]
rates_test = rates[0:110, :]

#test data
dates_train = dates[110:543, :]
rates_train = rates[110:543, :]

【讨论】：

谢谢，但是用 (433,1) 和 (110,1) 重塑而不转换为 numpy 数组，解决了问题

@AshutoshAgrahari，我在回答中提到您需要使用reshape 方法重塑数据。