我应该选择什么作为价格预测的目标变量？

Question

我有一个1990年至2017年的农业原材料数据集，为了学习，我试图做出一些价格预测：

以下是所有列：

现在我想将数据集分为训练集和测试集，这样我就可以将一些机器学习模型应用到预测中，但是考虑到每一列都有各自的价格，并且它们彼此独立，我不清楚我的目标变量y应该是什么。如果我想进行价格预测，我应该如何分割这个数据集

Answer 1

正如我从你们的数据中所看到的，有几个原材料价格可供预测。考虑到这些原材料价格彼此独立，您可以创建一个仅包含一个因变量（例如Copra_价格）和其余自变量的数据集，从而从数据中删除其他与价格相关的变量。一旦您有了这个数据集，您就可以使用Copra_Price轻松地划分为训练和测试。这可以对每个价格变量重复

另一个考虑因素是，如果没有任何价格变量存在异常，那么您可以使用其中任何一个来分割数据，因为其中一个的随机选择很可能是整个组的随机选择