小编pav*_*ltr的帖子

我正在尝试使用带有xgboost的R调查我的模型.一般来说训练模型运作良好,但是考虑到它是度量的一些问题.

我试图为类列设置一个因子,但仍然没有结果.

我的数据

ID  var1var2TARGET
1   5   0   1
2   4   3   1
3   4   2   0
4   3   1   0
5   2   4   1
6   1   2   1
7   5   3   1
8   4   1   0
9   4   1   0
10  2   4   1
11  5   5   1

为此我做

train <- read.csv()
train.y <- train$TARGET
train$TARGET <- NULL
train$ID <- NULL
train.y <- lapply(train.y, factor)

然后我准备模型参数

xgb_grid_1 = expand.grid(
  nrounds = 1000,
  eta = c(0.01, 0.001, 0.0001),
  max_depth = …

我已经开始学习statsmodels包,无法用arima实现基本的预测.

错误是

ValueError:给定一个pandas对象,索引不包含日期

我正在尝试这个版本:

df = make_df(filename_data)

y = []
x = []

# here I am preparing day by day sequence as that I have inconsistent data and I set 0 to NAN values

start_date = df[date_col].min()
end_date = df[date_col].max()



while start_date <= end_date:

    x.append(start_date)

    try:
        y.append(
            df[df[date_col] == start_date][rev_col].values[0])
    except:
        y.append(0)

    start_date += datetime.timedelta(days=1)

y = np.array(y)
x = np.array(x)

y = pd.TimeSeries(y, index=x)
print(y)
arma_mod = sm.tsa.ARMA(y, order=(2,2))
arma_res = arma_mod.fit(trend='nc', disp=-1)

在此之前我尝试过

df = make_df(filename_data)

y …