python - 在 Python 中使用机器学习来加载自定义数据集？

Question

这就是问题所在： 它需要 2 个变量输入，并预测一个结果。

例如：作为输入和购买/出售的price决定。volumeresult

我尝试使用K-Neighbors没有成功实现这个。你会怎么做？

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！

Answer 1

X需要是一个矩阵/二维数组，其中每列代表一个特征，从您的代码中看起来并不正确，请尝试X使用以下方式重塑为 2d X[:,None]：

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

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或者不诉诸重塑，您最好始终使用列表从数据框中提取特征：

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

或多于一列：

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

那么 X 将是一个二维数组，并且可以直接用于fit：

kmm.fit(X, y)