Что за данные отправляются в SKLearn в метод predict() чтобы предсказать будущие значение?
Всем привет. В уроках по SKLearn для применения метода predict постоянной встречаю использование какого-то тестового файла/данных: predicted = model.predict(test)
Допустим у меня есть таблица с двумя столбцами: Дата и Значение. По закономерностям изменения чисел из файла для обучения нейронной сети мне нужно предположить какие данные будут в будущем. Что мне надо передавать в переменной test, чтобы нейронная сеть предположила какие числа будут по новым датам?
Таблица - это твой набор данных.
Ты берешь этот набор и делишь на две части train и test, обычно train - 75% данных, test - 25% данных.
На train ты обучаешь свой алгоритм с помощью метода model.fit.
В итоге получаешь обученную model.
Затем берешь данные test и вызываешь метод model.predict(test), который выдает предсказанные значения, которые ты сравниваешь с истинными значениями из test и делаешь выводы, насколько хорошо обучилась твоя модель.
Спасибо за разъяснение.
А если (учитывая, что таблица, как было вышесказанно, это - Дата / Значение) нужно посмотреть как обученная модель предскажет Значения с другими Датами, то надо просто создать другой test2 в котором уже эти другие Даты, вызвать model.predict(test2) и собственно так посмотреть как обученная модель их предскажет?
UPD: хоть, учитывая ответ, задача раскрывает суть использования SKLearn, для прогнозирования временных рядов эту библиотеку использовать не стоит. Если имеется таблица с колонкой дат и колонкой данных, то для быстрого решения задачи лучше подойдет Prophet. Здесь посмотреть как использовать. Там в конце указаны и аналогичные способы
Простой