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Ich versuche, Preis für 5 Tage in der Zukunft vorherzusagen. Ich folgte this Tutorial. In diesem Lernprogramm wird die kategoriale Variable vorhergesagt und verwendet daher RandomForest Classifier. Ich verwende den gleichen Ansatz wie in diesem Tutorial, aber mit RandomForest Regressor, da ich den letzten Preis für 5 Tage in der Zukunft vorhersagen muss. Ich bin verwirrt, dass wie sage ich voraus,RandomForest Regressor: Vorhersagen und überprüfen Sie die Leistung
Hier ist mein Code:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics.ranking import roc_curve, auc, roc_auc_score
priceTrainData = pd.read_csv('trainPriceData.csv')
#read test data set
priceTestData = pd.read_csv('testPriceData.csv')
priceTrainData['Type'] = 'Train'
priceTestData['Type'] = 'Test'
target_col = "last"
features = ['low', 'high', 'open', 'last', 'annualized_volatility', 'weekly_return',
'daily_average_volume_10',# try to use log in 10, 30,
'daily_average_volume_30', 'market_cap']
priceTrainData['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(priceTrainData)) <= .75
Train, Validate = priceTrainData[priceTrainData['is_train']==True], priceTrainData[priceTrainData['is_train']==False]
x_train = Train[list(features)].values
y_train = Train[target_col].values
x_validate = Validate[list(features)].values
y_validate = Validate[target_col].values
x_test = priceTestData[list(features)].values
random.seed(100)
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000)
rf.fit(x_train, y_train)
status = rf.predict(x_validate)
Meine erste Frage ist, wie ich für die Vorhersage 5 Werte erhalten spezifiziere und zweite Frage ist, wie kann ich überprüfen, um die Leistung von RandomForest Regressor? Bitte hilf mir.