接下来,我们使用statsmodels库中的OLS类来拟合数据,并使用get_prediction函数生成预测结果。最后,我们使用matplotlib.pyplot库绘制了实际数据和预测数据的可视化图表。 这是一个简单的使用statsmodels库中的plot_predict函数进行数据预测的示例。根据具体的应用场景和数据类型,可能需要使用不同的模型和参数来进行预测。关于...
以下是一个简单的类图示例,展示了模型预测过程中的主要类别和相互关系: 依赖依赖Data+X: numpy.array+y: numpy.arrayVisualization+plot() 5. 结论 本文介绍了如何使用 Python 中的predict函数来计算置信区间。我们通过创建线性回归模型,从生成数据到模型拟合,再到预测新数据,通过计算并可视化置信区间,完整展示了这一...
plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,颜色(color)为红色,宽度(lin...
最后绘制一个图来对比我们的 pred 和原始数据。 plt.plot(original, color = 'red', label = 'Real Stock Price') plt.plot(pred, color = 'blue', label = 'Predicted Stock Price') plt.title('Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Google Stock Price') plt.legend() plt.s...
dt_pred = dt_model.predict(X_test) print("对测试集300个数据的预测值为:") print(dt_pred) #决策树模型可视化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import tree # 使用 export_graphviz 函数 with open("tree.dot", 'w') as f: f = tree.export_graphviz(dt_model, out_file=f) # ...
然后,使用模型的coef_属性获取回归系数(coefficients)。接下来,使用模型的predict方法来预测测试数据集的目标变量值,并将预测值与测试数据集的目标变量值一起绘制在同一个图表上。最后,使用matplotlib库中的plot函数绘制原始数据的散点图和回归线,以及预测数据的散点图。
y_train= nnmodel.predict(X_train) print("训练集预测值:\n",y_train) #预测test新数据 y_pred = nnmodel.predict(X_test) print("测试集预测值:\n",y_pred) print("神经网络训练模型评分:\n", accuracy_score(nnmodel.predict(X_train),y_train)) print("神经网络测试模型评分:\n", accuracy_...
1#QQ图看正态性2qqplot(model.resid, line="q", fit=True)3plt.show() 七.模型评价 7.1生成模型预测数据 利用已生成的模型对数据进行重新预测,预测的数据 与 原数据(真实数据)进行比对。 1#模型预测2print('---')3predict= model.predict(1,95)#dynamic=True)4#print('模型预测:','\n',predict)5...
一个具体的应用例子是将该对象应用于时间序列以提取三角函数特征。 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))average_week_demand = df.groupby(["weekday", "hour"])["count"].mean()average_w...
我们可以调用Pandas库中的plot()函数轻松地对DataFrame进行绘制。 完整的示例见下方: # load and plot the car sales dataset from pandas import read_csv from matplotlib import pyplot # load data path = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/monthly-car-sales.csv' ...