Использование набора данных «экономика» ggplot2 для изучения линейной регрессии. Почему мой график SGDReгрессии выглядит так? [code]x = df.loc[:,'pce'].values.reshape(-1,1) y = df.loc[:,'psavert'].values.reshape(-1,1) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size = 0.2) from sklearn.linear_model import SGDRegressor sr = SGDRegressor(eta0 = 0.001, verbose = 1) sr.fit(x_train,y_train.flatten()) plt.scatter(x_train,y_train, s = 5, alpha = 0.3, c = 'blue') plt.plot(x_train,sr.predict(x_train), c = 'green') plt.xlabel('pce(billions)') plt.ylabel('saving rate') plt.show() [/code] График SGD График линейной регрессии Пытался настроить eta0 или max_iter, но это не помогло работа.
Пытаюсь изучить ML в первый раз.
Использую набор данных «экономика» ggplot2 для изучения линейной регрессии.
Почему мой график SGDReгрессии выглядит так?
x = df.loc .values.reshape(-1,1)
y = df.loc .values.reshape(-1,1)
from sklearn.model_selection...
Использование набора данных «экономика» ggplot2 для изучения линейной регрессии.
Почему мой график SGDReгрессии выглядит так?
x = df.loc .values.reshape(-1,1)
y = df.loc .values.reshape(-1,1)
from sklearn.model_selection import train_test_split...
Я использую библиотеку yfinance для ежедневного получения цен на акции на момент закрытия торгов и расчета различных технических индикаторов. Иногда мой RSI (индекс относительной силы, для тех, кому интересно) совпадает с тем, что я вижу на графике...
Проблема:
У меня есть CSV-файл с двумя столбцами: «Время» и «Интенсивность», который я могу построить, чтобы получить очень плотный линейный график. Время варьируется от 900 до 11 496 секунд, и на каждую секунду у меня есть 200 наблюдений.
Вместо...