如何为我训练有素的机器学习 model 提供输入以预测 output？

Question

我训练了一个机器学习 model 来使用过去 5 年的数据预测番茄的价格。 现在我想提供一些信息作为输入来预测 output 但我不知道该怎么做。 这些是我用来训练 model 地区名称、市场名称、品种、等级、Modal_Price_(Rs./Quintal)_log、年、月和日的特征。

#XGBoost
xgbm = XGBRegressor()
xgbm.fit(x_train,y_train)
preds = xgbm.predict(x_test)

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, preds))
print("RMSE: %f" % (rmse))

均方根误差：0.285714

Answer 1

如果您已经阅读了 csv 文件，请确保同名文件存在于同一目录中。 如果您使用 pandas 创建 Z6A8064B5DF4794555500553C47C55057DZ 那么。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')

如果您想提供原始输入，请参阅官方文档