在Python中使用机器学习来加载自定义数据集？

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问题出在这里： 它需要2个变量输入，并预测结果。在Python中使用机器学习来加载自定义数据集？

例如：price和volume作为输入和买入/卖出的result决定。

我试着用K-Neighbors来实现这个没有成功。你会怎么做呢？

X = cleanedData['ES1 End Price'] #only accounts for 1 variable, don't know how to use input another. 
y = cleanedData["Result"] 
print(X.shape, y.shape) 
kmm = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) 
kmm.fit(X,y) #ValueError for size inconsistency, but both are same size.

谢谢！

来源

2017-07-18 Akashdas221

请出示cleanedData' –

的'的定义是对问题的自定义数据，或如何从分类器中获得预测？ – doctorlove

这是相同的原始计数？什么是错误？ –

X需要一个matrix/2d array其中每列代表一个功能，这似乎并没有真正从您的代码，试图重塑X与X[:,None]到2d：

kmm.fit(X[:,None], y)

或不借助于重塑，您最好总是使用列表从数据框中提取特征：

X = cleanedData[['ES1 End Price']]

或与m矿石多于一个的列：

X = cleanedData[['ES1 End Price', 'volume']]

然后X将是一个二维数组，并且可以在fit可以直接使用：

kmm.fit(X, y)

来源

2017-07-18 12:52:43 Psidom

这帮助了这个错误，但我想知道如何将X声明为两列。到目前为止，我所拥有的只是X = clearedData ['ES1 End Price']，但我还需要包含音量。有什么想法吗？上述建议是否还有另一个维度？ – Akashdas221

如果你有一个数据框，你可以执行'cleanData [['ES1 End Price'，'volume']]''这次不需要重新设计。 – Psidom

感谢您的回复 - 刚才实现了上述功能，但是现在我在kmm.fit（X [：，None]，y）行上得到了TypeError：难以置信的类型。建议？ – Akashdas221

在Python中使用机器学习来加载自定义数据集？

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