python回归问题数据处理问题--自变量

最新推荐文章于 2021-02-03 02:05:38 发布

原创

最新推荐文章于 2021-02-03 02:05:38 发布 · 3.6k 阅读

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在使用Python进行回归分析时，遇到数据处理的挑战。尝试用时间作为自变量对机票价格建模，发现将时间数据（如'2015-09-21'）存储在list中会导致形状错误。解决方案包括将时间数据转换为嵌套list，如[['2015-09-21'], ['2015-09-22']]，或者使用mat().T转换为矩阵。这两种方法确保了自变量与因变量大小匹配。" 94038908,5764697,Java多线程基础：Thread类API详解,"['Java', '多线程', '并发编程', 'Thread']

用各种回归模型进行建模之前最重要的就是处理数据，今天我想对机票价格和时间进行建模，自变量是时间。我用了list放时间数据，同样用list放价格数据。看下时间数据的数据格式：

然后进行fit

clf=linear_model.Ridge(alpha=1.0)    
for j in range(T):
     clf.fit(label0,minprice)

发现会报错：

大概意思就是我的自变量shape只有1~但是明明我是一个不止一个字段的list啊！！仔细思考一下明白了：处理的时候python把整个list当做一个整体处理了，这样就不符合自变量和因变量大小相同的要求了。。。

接着找了一下别人处理数据的方式

# Function to get data
def get_data(file_name):
 data = pd.read_csv(file_name)
 X_parameter = []
 Y_parameter = []
 for single_square_feet ,single_price_value in zip(data['square_feet'],data['price']):
       X_parameter.append([float(single_square_feet)])
       Y_parameter.append(float(single