python增量预测模型怎么做

⑴ 如何用python在10分钟内树立一个预测模型

所谓预测模型我理解是机器学习的监督式算法。 常用的有 K 近邻， 决策树， 朴素贝叶斯等。 举例： 使用k近邻算法预测一个女的是不是美女： 我们抽取特征值：
身高，体重，三围等。 你先设置一些经验数据，例如： A: 165CM 50KG, 23 32,31 美 B 150 60KG 23 23 23 丑 现在输入 C 163 45 25 30 30 选择K =3， 算法会找经验数据中和这个数据最接近的三个 值，判断这三个对象是 美 还是丑。 如果2，3个美，则预测为美。否则为丑。
对应的python代码在网上都有，估计20-30 行吧。 自己找找。

⑵ python输出模型预测结果语句怎么写

result=model(data)

⑶ python如何绘制预测模型校准图

python绘制预测模型校准图可以使用校准曲线，因为预测一个模型校准的最简单的方法是通过一个称为“校准曲线”的图（也称为“可靠性图”，reliability diagram）。

这个方法主要是将观察到的结果通过概率划分为几类（bin）。因此，属于同一类的观测值具有相近的概率。

对于每个类，校准曲线将预测这个类的平均值，然后将预测概率的平均值与理论平均值（即观察到的目标变量的平均值）进行比较。

你只需要确定类的数量和以下两者之间的分类策略即可：

1、“uniform”，一个0-1的间隔被分为n_bins个类，它们都具有相同的宽度。

2、“quantile”，类的边缘被定义，从而使得每个类都具有相同数量的观测值。

假设你的模型具有良好的精度，则校准曲线将单调增加。但这并不意味着模型已被正确校准。实际上，只有在校准曲线非常接近等分线时（即下图中的灰色虚线），您的模型才能得到很好的校准，因为这将意味着预测概率基本上接近理论概率。

python绘制预测模型中如何解决校准错误：

假设你已经训练了一个分类器，该分类器会产生准确但未经校准的概率。概率校准的思想是建立第二个模型（称为校准器），校准器模型能够将你训练的分类器“校准”为实际概率。

因此，校准包括了将一个一维矢量（未校准概率）转换为另一个一维矢量（已校准概率）的功能。

两种常被用作校准器的方法：

1、保序回归：一种非参数算法，这种非参数算法将非递减的自由格式行拟合到数据中。行不会减少这一事实是很重要的，因为它遵从原始排序。

2、逻辑回归：现在有三种选择来预测概率：普通随机森林、随机森林 + 保序回归、随机森林 + 逻辑回归。

⑷ 如何用Python在10分钟内建立一个预测模型

预测模型的分解过程
我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：
你有足够的时间投入并且你是无经验的（这是有影响的）
你不带有其它数据观点或想法的偏见（我总是建议，在深入研究数据之前做假设生成）
在后面的阶段，你会急于完成该项目而没有能力投入有质量的时间了。
这个阶段需要投入高质量时间，因此我没有提及时间表，不过我建议你把它作为标准的做法。这有助于你建立建立更好地预测模型，在后面的阶段的只需较少的迭代工作。让我们来看看建立第一个模型的剩余阶段的时间表：
数据描述性分析——50%的时间
数据预处理（缺失值和异常值修复）——40%的时间
数据建模——4%的时间
性能预测——6%的时间
让我们一步一步完成每个过程（每一步投入预测的时间）：
阶段1：描述性分析/数据探索
在我刚开始成为数据科学家的时候，数据探索占据了我大量的时间。不过，随着时间的推移，我已经把大量的数据操作自动化了。由于数据准备占据建立第一个模型工作量的50%，自动化的好处是显而易见的。
这是我们的第一个基准模型，我们去掉任何特征设计。因此，描述分析所需的时间仅限于了解缺失值和直接可见的大的特征。在我的方法体系中，你将需要2分钟来完成这一步（假设，100000个观测数据集）。
我的第一个模型执行的操作：
确定ID，输入特征和目标特征
确定分类和数值特征
识别缺失值所在列
阶段2：数据预处理（缺失值处理）
有许多方法可以解决这个问题。对于我们的第一个模型，我们将专注于智能和快速技术来建立第一个有效模型。
为缺失值创建假标志：有用，有时缺失值本身就携带了大量的信息。
用均值、中位数或其它简单方法填补缺失值：均值和中位数填补都表现良好，大多数人喜欢用均值填补但是在有偏分布的情况下我建议使用中位数。其它智能的方法与均值和中位数填补类似，使用其它相关特征填补或建立模型。比如，在Titanic生存挑战中，你可以使用乘客名字的称呼，比如：“Mr.”, “Miss.”,”Mrs.”,”Master”，来填补年龄的缺失值，这对模型性能有很好的影响。
填补缺失的分类变量：创建一个新的等级来填补分类变量，让所有的缺失值编码为一个单一值比如，“New_Cat”，或者，你可以看看频率组合，使用高频率的分类变量来填补缺失值。
由于数据处理方法如此简单，你可以只需要3到4分钟来处理数据。
阶段3：数据建模
根据不同的业务问题，我推荐使用GBM或RandomForest技术的任意一种。这两个技术可以极其有效地创建基准解决方案。我已经看到数据科学家通常把这两个方法作为他们的第一个模型同时也作为最后一个模型。这最多用去4到5分钟。
阶段4：性能预测
有各种各样的方法可以验证你的模型性能，我建议你将训练数据集划分为训练集和验证集（理想的比例是70：30）并且在70%的训练数据集上建模。现在，使用30%的验证数据集进行交叉验证并使用评价指标进行性能评估。最后需要1到2分钟执行和记录结果。
本文的目的不是赢得比赛，而是建立我们自己的基准。让我们用python代码来执行上面的步骤，建立你的第一个有较高影响的模型。
让我们开始付诸行动
首先我假设你已经做了所有的假设生成并且你擅长使用python的基本数据科学操作。我用一个数据科学挑战的例子来说明。让我们看一下结构：
步骤1：导入所需的库，读取测试和训练数据集。
#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数
import pandas as pd
import numpy as np
fromsklearn.preprocessing import LabelEncoder
import random
fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensembleimport GradientBoostingClassifier
#读取训练、测试数据集
train=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Train.csv')
test=pd.read_csv('C:/Users/AnalyticsVidhya/Desktop/challenge/Test.csv')
#创建训练、测试数据集标志
train='Train'
test='Test'
fullData =pd.concat(,axis=0) #联合训练、测试数据集
步骤2：该框架的第二步并不需要用到python，继续下一步。
步骤3：查看数据集的列名或概要
fullData.columns # 显示所有的列名称
fullData.head(10) #显示数据框的前10条记录
fullData.describe() #你可以使用describe()函数查看数值域的概要
步骤4：确定a)ID变量 b)目标变量 c)分类变量 d)数值变量 e)其他变量。
ID_col =
target_col =
cat_cols =
num_cols= list(set(list(fullData.columns))-set(cat_cols)-set(ID_col)-set(target_col)-set(data_col))
other_col= #为训练、测试数据集设置标识符
步骤5：识别缺失值变量并创建标志
fullData.isnull().any()#返回True或False，True意味着有缺失值而False相反
num_cat_cols = num_cols+cat_cols # 组合数值变量和分类变量
#为有缺失值的变量创建一个新的变量
# 对缺失值标志为1，否则为0
for var in num_cat_cols:
if fullData.isnull().any()=True:
fullData=fullData.isnull()*1
步骤6：填补缺失值
#用均值填补数值缺失值
fullData = fullData.fillna(fullData.mean(),inplace=True)
#用-9999填补分类变量缺失值
fullData = fullData.fillna(value = -9999)
步骤7：创建分类变量的标签编码器，将数据集分割成训练和测试集，进一步，将训练数据集分割成训练集和测试集。
#创建分类特征的标签编码器
for var in cat_cols:
number = LabelEncoder()
fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
#目标变量也是分类变量，所以也用标签编码器转换
fullData = number.fit_transform(fullData.astype('str'))
train=fullData='Train']
test=fullData='Test']
train = np.random.uniform(0, 1, len(train)) <= .75
Train, Validate = train=True], train=False]
步骤8：将填补和虚假（缺失值标志）变量传递到模型中，我使用随机森林来预测类。
features=list(set(list(fullData.columns))-set(ID_col)-set(target_col)-set(other_col))
x_train = Train.values
y_train = Train.values
x_validate = Validate.values
y_validate = Validate.values
x_test=test.values
random.seed(100)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000)
rf.fit(x_train, y_train)
步骤9：检查性能做出预测
status = rf.predict_proba(x_validate)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_validate, status)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print roc_auc
final_status = rf.predict_proba(x_test)
test=final_status
test.to_csv('C:/Users/Analytics Vidhya/Desktop/model_output.csv',columns=)
现在可以提交了！

⑸ python svm 怎么训练模型

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型，本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。

准备工作

手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵，将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作为分类结果。在机器学习sklearn库中已经包含了不同数字的8X8灰度值矩阵，因此我们首先导入sklearn库自带的datasets数据集。然后是交叉验证库，SVM分类算法库，绘制图表库等。

读取并查看数字矩阵

从sklearn库自带的datasets数据集中读取数字的8X8矩阵信息并赋值给digits。

查看其中的数字9可以发现，手写的数字9以64个灰度值保存。从下面的8×8矩阵中很难看出这是数字9。

以灰度值的方式输出手写数字9的图像，可以看出个大概轮廓。这就是经过切割并以灰度保存的手写数字9。它所对应的64个灰度值就是模型的训练集，而真实的数字9是目标分类。我们的模型所要做的就是在已知64个灰度值与每个数字对应关系的情况下，通过对模型进行训练来对新的手写数字对应的真实数字进行分类。

从混淆矩阵中可以看到，大部分的数字SVM的分类和预测都是正确的，但也有个别的数字分类错误，例如真实的数字2，SVM模型有一次错误的分类为1，还有一次错误分类为7。

⑹ 如何用python在10分钟内建立一个预测模型

有各种各样的方法可以验证你模型性能，建议你将训练数据集划分为训练集和验证集（理想的比例是7030并且在70%训练数据集上建模。现在使用30%验证数据集进行交叉验证并使用评价指标进行性能评估。最后需要12分钟执行和记录结果。
本文的目的不是赢得竞赛，而是建立我自己的基准。让我用python代码来执行上面的方法，建立你第一个有较高影响的模型。

⑺ 如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

⑻ python sklearn学习后的模型怎么预测

决策树学习可能创建一个过于复杂的树，并不能很好的预测数据。也就是过拟合。
修剪机制（现在不支持），设置一个叶子节点需要的最小样本数量，或者数的最大深度，可以避免过拟合。

⑼ python数据分析的一般步骤是什么

下面是用python进行数据分析的一般步骤：
一：数据抽取
从外部源数据中获取数据
保存为各种格式的文件、数据库等
使用Scrapy爬虫等技术
二：数据加载
从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象
pandas库的文件读取方法
三：数据处理
数据准备：
对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作
pandas库的操作
数据转化：
类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等
pandas库的操作
数据聚合：
分组（分类）、函数处理、合并成新的对象
pandas库的操作
四：数据可视化
将pandas的数据结构转化为图表的形式
matplotlib库
五：预测模型的创建和评估
数据挖掘的各种算法：
关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出结果）
从模型和评估中获得知识
知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值
更多技术请关注python视频教程。

⑽ 如何利用python已有的机器学习预测分析核心算法预测数据

所谓预测模型我理解是机器学习的监督式算法。
常用的有 K 近邻， 决策树， 朴素贝叶斯等。
举例：
使用k近邻算法预测一个女的是不是美女：
我们抽取特征值： 身高，体重，三围等。
你先设置一些经验数据，例如：
A: 165CM 50KG, 23 32,31 美
B 150 60KG 23 23 23 丑

现在输入
C 163 45 25 30 30

选择K =3， 算法会找经验数据中和这个数据最接近的三个 值，判断这三个对象是 美 还是丑。
如果2，3个美，则预测为美。否则为丑。

对应的python代码在网上都有，估计20-30 行吧。
自己找找。