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2023年12月18日发(作者：amazed的名词)

forecast函数原理

普通的模型预测需要将数据进行预处理，归一化处理，将数据集进行划分，将模型设定好，然后训练模型，最后得到理想的预测结果。scikit-learn提供了predict和Forecast函数两个预测函数，两个函数原理都一样，但是Forecast函数还能够实现将现有的预测结果再预测此时此刻的返回值。

其基本原理为：Forecast函数的基本原理是先确定训练集的特征值X1，X2，X3，......，然后确定当前时间步的预测值，将当前时间步的X1，X2，X3，......的前两个值设定为X1-1，X2-1，X3-1，......，将当前时间步的预测值有前两个值设定为Y1-1，Y2-1，......，然后调用scikit-learn中的predict函数，将X1-1，X2-1，X3-1，...... Y1-1，Y2-1，......作为Forecast函数的输入参数，经过计算，能够得到当前时间步的预测结果。

它的具体步骤为：

1.获取并准备数据集：划分训练集和测试集，并归一化处理数据，将数据分割为输入特征和输出结果，最后将数据集转换为数组类型。

2.建立模型：利用scikit-learn库中提供的相关算法，定义分类器和回归模型，并设定参数。

3.训练模型：将训练集作为输入，采用fit函数进行训练，得出模型参数。

4.使用forecast函数进行预测：Forecast函数的基本原理是先确定训练集的特征值X1，X2，X3，......，然后确定当前时间步的预测值，将当前时间步的X1，X2，X3，......的前两个值设定为X1-1，X2-1，X3-1，......，将当前时间步的预测值有前两个值设定为Y1-1，Y2-1，......，然后调用scikit-learn中的predict函数，将X1-1，X2-1，X3-1，...... Y1-1，Y2-1，......作为Forecast函数的输入参数，经过计算，能够得到当前时间步的预测结果。

5.评估和调优模型：使用score函数对模型效果进行评估，如果模型效果不理想可以通过调整模型参数，算法参数来调优模型。


本文标签： 模型 函数 数据 训练 预测

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