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python - scikit LinearRegression で係数を選択する方法
データフレームに保存されているデータで自己回帰モデルを見つけたいと思っています。1 日あたり 96 個のデータ ポイントがあります。データはある地域の日射量の値であり、1 日の季節性があることがわかっています。scikit LinearRegression を使用して単純な線形モデルを取得し、使用する遅延データ ポイントを指定したいと考えています。最後の 10 個のデータ ポイントに加えて、24 時間前のデータ ポイントに対応する 97 のラグがあるデータ ポイントを使用したいと思います。使用したいラグ係数を指定するにはどうすればよいですか? 97 個の係数は必要ありません。そのうちの 11 個を使用したいだけです。前の 10 個のデータ ポイントと 97 個前のデータ ポイントです。
machine-learning - fit_generator() で sample_weights を使用する
自己回帰連続問題の中で、ゼロが多すぎる場合、その状況をゼロ膨張問題 (つまり ZIB) として扱うことができます。言い換えると、 を当てはめるのではなく、を近似したい関数、つまり を当てはめf(x)たいと考えます。 は、値がゼロか非ゼロかに応じて 0 と 1 の間の値を出力する関数です。g(x)*f(x)f(x)yg(x)
現在、私は2つのモデルを持っています。私を与える1つg(x)のモデルと適合する別のモデルg(x)*f(x)。
最初のモデルは一連の重みを与えてくれます。ここであなたの助けが必要です。sample_weightsで引数を使用できますmodel.fit()。膨大な量のデータを扱うので、model.fit_generator(). ただし、fit_generator()引数はありませんsample_weights。
sample_weights内部で作業するための回避策はありfit_generator()ますか? g(x)*f(x)それ以外の場合、のトレーニング済みモデルが既にあることを知って、どのように適合させることができg(x)ますか?
python - Statsmodels による時系列予測
次のコードを使用して、いくつかの予測を行いました。
データセット (df.head()) を簡単に見てみましょう。
次に、今後 7 日間の予測を行います。
次の出力が得られます。
プロットは次のようになります。
しかし、私が本当にやりたいのは、次の 7 日間ではなく、次の 24 時間の予測を行うことです。どうやってやるの？上記のコードをどのように変更すればよいですか?
前もって感謝します。