我使用Scikit的线性回归模型来解释时间序列:
from sklearn import linear_model
import numpy as np
X = np.array([np.random.random(100), np.random.random(100)])
y = np.array(np.random.random(100))
regressor = linear_model.LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
y_hat = regressor.predict(X)
我要交叉验证这个预测。据我所知,我不能使用sklearn的cross-val(比如Kfold),因为它会随机分解结果,我需要折叠顺序。例如
^{pr2}$用sk来学习是可能的吗?在
这种折叠不需要scikit。切片就足够了,比如:
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