python-如何在scikit-learn中使用SGDRegressor

内容导读

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内容图文

我试图弄清楚如何正确使用scikit-learn的SGDRegressor模型.
为了适合数据集,我需要调用一个函数fit(X,y),其中x是一个形状为(n_samples,n_features)的numpy数组,而y是一个长度为n_samples的1d numpy数组.我试图弄清楚y应该代表什么.

例如我的数据显示如下：

我的特征是从1972年开始的年份,这些值是该年的相应值.我试图预测诸如2008或2012之类的未来年份的值.我假设数据中的每一行都应该代表X中的行/样本,其中的每个元素都是一年的值.在那种情况下,你会是什么？我当时以为y应该只是年份,但是y的长度应该是n_features而不是n_samples.如果y的长度为n_samples,则y的长度可能为5(以下所示数据中的样本数).我想我必须以某种方式转换此数据.

解决方法:

在机器学习中,y代表数据的标签或目标.也就是说,您的训练数据(X)的正确答案.

如果您想学习一些与年份相对应的值,那么这些年份将是您的训练数据(X),与它们相关的正确值将是您的目标(y).

您可能会注意到,这符合您在第一段中提到的大小：X的形状为(n_samples,n_features),因为它的条目数与您拥有的年份一样多,并且每个条目的大小均为1(您只有1个功能,年份)和y的长度为n_samples,因为您具有与每年关联的值.

内容总结

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内容备注

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