在Python中使用機器學習來加載自定義數據集？

-2

問題出在這裏： 它需要2個變量輸入，並預測結果。在Python中使用機器學習來加載自定義數據集？

例如：price和volume作爲輸入和買入/賣出的result決定。

我試着用K-Neighbors來實現這個沒有成功。你會怎麼做呢？

X = cleanedData['ES1 End Price'] #only accounts for 1 variable, don't know how to use input another. 
y = cleanedData["Result"] 
print(X.shape, y.shape) 
kmm = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) 
kmm.fit(X,y) #ValueError for size inconsistency, but both are same size.

謝謝！

來源

2017-07-18 Akashdas221

請出示cleanedData' –

的'的定義是對問題的自定義數據，或如何從分類器中獲得預測？ – doctorlove

這是相同的原始計數？什麼是錯誤？ –

X需要一個matrix/2d array其中每列代表一個功能，這似乎並沒有真正從您的代碼，試圖重塑X與X[:,None]到2d：

kmm.fit(X[:,None], y)

或不借助於重塑，您最好總是使用列表從數據框中提取特徵：

X = cleanedData[['ES1 End Price']]

或與m礦石多於一個的列：

X = cleanedData[['ES1 End Price', 'volume']]

然後X將是一個二維數組，並且可以在fit可以直接使用：

kmm.fit(X, y)

來源

2017-07-18 12:52:43 Psidom

這幫助了這個錯誤，但我想知道如何將X聲明爲兩列。到目前爲止，我所擁有的只是X = clearedData ['ES1 End Price']，但我還需要包含音量。有什麼想法嗎？上述建議是否還有另一個維度？ – Akashdas221

如果你有一個數據框，你可以執行'cleanData [['ES1 End Price'，'volume']]''這次不需要重新設計。 – Psidom

感謝您的回覆 - 剛纔實現了上述功能，但是現在我在kmm.fit（X [：，None]，y）行上得到了TypeError：難以置信的類型。建議？ – Akashdas221

在Python中使用機器學習來加載自定義數據集？

回答

相關問題