[英]predicting y values of time series data in python using linear regression
我想使用線性回歸預測代表# of A-type clients/ time
的Y值,其中X值為時間序列數據。
該代碼是
df1 = pd.DataFrame({'time': past_time_array, 'A_clients': client_A_array})
x_a = np.arange(len(past_time_array))
fit_A = np.polyfit(x_a, df1['A_clients'], 1)
fit_fn_A = np.poly1d(fit_A)
print df1
print "fitness function = %s" %fit_fn_A
print df1
結果是
A_clients time
0 0 2018-02-09 14:45:00
1 0 2018-02-09 14:46:00
2 1 2018-02-09 14:47:00
3 4 2018-02-09 14:48:00
4 4 2018-02-09 14:49:00
5 2 2018-02-09 14:50:00
6 2 2018-02-09 14:51:00
7 2 2018-02-09 14:52:00
8 2 2018-02-09 14:53:00
9 4 2018-02-09 14:54:00
10 1 2018-02-09 14:55:00
11 3 2018-02-09 14:56:00
12 4 2018-02-09 14:57:00
13 2 2018-02-09 14:58:00
14 4 2018-02-09 14:59:00
15 3 2018-02-09 15:00:00
16 1 2018-02-09 15:01:00
17 1 2018-02-09 15:02:00
18 0 2018-02-09 15:03:00
19 4 2018-02-09 15:04:00
20 1 2018-02-09 15:05:00
21 1 2018-02-09 15:06:00
22 4 2018-02-09 15:07:00
23 4 2018-02-09 15:08:00
print "fitness function = %s" %fit_fn_A
結果為print "fitness function = %s" %fit_fn_A
為
0.0001389 x + 2.213
問題是,當我嘗試預測諸如
predicted_ta = fit_fn_A(x_a[10])
print "predicted values = %f"%predicted_ta
它總是給我2.213
,這是y = mx+c
c
值y = mx+c
最佳擬合線如下所示
當我每2 mns數#clinets而不是1時,回歸線有一定的斜率
可以正確預測值,但是早在我計算number of clients/ minute
,該圖就是線性的,如上所示。 因此,當我計算number of clients/ 2 minutes
的回歸線時,適應度函數給出了正確的結果。
您不能在這里應用他的模型。 完全沒有依賴性。
嘗試計算匯總的客戶數量(value [x] = sum(value [:x])。通常,它非常適合log()模型。
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