私はSKを使って時系列ラベル付きデータに対して線形回帰を実行することを試みています。 私のデータ形式がdata=(timestamp,value,label)Scikitは線形回帰を予測するラベルを学習する
である私のデータに割り当てられたラベルは0または1 のどちらかである私は、このexample
SKLearnのウェブサイトからの私の質問に従ってみました：ある
の1-この例のトレーニングデータのラベルは？彼らは糖尿病になっていますか？
2メソッドpredict()の戻り値は何ですか？私のコードでは、範囲[0,1]の予測値としてn_samplesの配列を返します。しかし、私は
1 0または1のどちらか（なし中間値）のバイナリ値を返すことが期待 - diabetes_y_train電車
2のラベルです - あなたは、回帰関数を使用しているので、持っている権利であります連続変数。バイナリ出力をしたい場合は、回帰問題を解決するのではなく、分類1を使用して、予測を離散化するためのしきい値を設定するか、sklearnが提供するclassifierのいずれかを使用します。
1 - はい
2 - 例では、浮動小数点値ではなくバイナリ値を予測しようとしているので、予測は、浮動小数点数を算出します。したがって、はい/いいえ答えはありませんが、予測される値は、誤差を見積もるために、差が計算され、平均されます。np.mean((regr.predict(diabetes_X_test) - diabetes_y_test) ** 2)
私はSVC分類子を使用し、必要な出力を受け取りました。 –