SVMモデルで日時データを使用できません

Question

私はエネルギー消費を予測するためにdataframeを持っています。列。 TimestampとDaily KWH systemです。

SVMモデルで使用

、私は以下のようにValue errorを取得しています： ValueError: Unknown label type: array([ 0. , 127.2264855 , 80.74373643, ..., 7.67569729, 3.32998307, 2.08538807])

データセットが12月 に9月から半時間ごとのためのエネルギー消費で構成ここではサンプルデータセット

  Timestamp     Daily_KWH_System 
0  2016-09-07 19:47:07  148.978580 
1  2016-09-07 19:47:07  104.084760 
2  2016-09-07 19:47:07  111.850947 
3  2016-09-07 19:47:07   8.421390 
4  2016-12-15 02:48:07   13.778317 
5  2016-12-15 02:48:07   0.637790 

です

これまでのところ、私が行っている：

はCSV

を読みます

インデックス

data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp']) 
data.index = data['Timestamp'] 
del data['Timestamp'] 
data 

プロット列にグラフ

data.resample('D', how='mean').plot() 

分割およびテスト

from sklearn.utils import shuffle 

test = shuffle(test) 
train = shuffle(train) 

trainData = train.drop('Daily_KWH_System' , axis=1).values 
trainLabel = train.Daily_KWH_System.values 

testData = test.drop('Daily_KWH_System' , axis=1).values 
testLabel = test.Daily_KWH_System.values 

SVMモデル

from sklearn import svm 
    model = svm.SVC(kernel='linear', gamma=1) 
    model.fit(trainData,trainLabel) 
    model.score(trainData,trainLabel) 

予測出力

predicted= model.predict(testData) 
    print(predicted) 

Answer 1

SVCはサポートベクター分類です。ラベルを使用すると、ラベルが明確に扱われます。あなたが実際に回帰をしようとしているようです。 （あなたのエラー "unknown label type"に注意してください）。良い最初のステップはSVRをチェックすることです。または、値をクラスにビンすることができます。 0-10、10-20、等：

sklearn SVR