Python机器学习

我试图预测我的服务器负载，但我得到了低于10%的准确率。我用线性回归来预测数据，有人能帮我吗

ps，csv文件包含日期和时间，因此我将两者转换为整数。不确定我是否做对了

这是我的密码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import mpl_toolkits
import imp
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn import preprocessing

data = pd.read_csv(".....\\Machine_Learning_Serious\\Server_Prediction\\testing_server.csv")
describe = data.describe()

data_cleanup = {"Timestamp":{'AM': 0, 'PM': 1},
    "Function":{'ccpl_db01': 0, 'ccpl_fin01': 1, 'ccpl_web01': 2},
    "Type": {'% Disk Time': 0, 'CPU Load': 1, 'DiskFree%_C:': 2, 'DiskFree%_D:': 3, 'DiskFree%_E:': 4, 'FreeMemory': 5, 'IIS Current Connections': 6, 'Processor Queue Length': 7, 'SQL_Buffer cache hit ratio': 8, 'SQL_User Connections': 9}}
data.replace(data_cleanup,inplace = True)
final_data = data.head()
#print(final_data)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression()
labels = data['Data']
train1 = data.drop(['Data'], axis = 1)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import ensemble
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split(train1, labels, test_size = 0.25, random_state = 2)
#clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators= 400 , max_depth = 5,min_samples_split = 2, learning_rate = 0.1,loss='ls')
fitting = reg.fit(x_train,y_train)
score = reg.score(x_test,y_test)

• 主要的目标是预测正确的负荷，但现在我太离题了

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也许先做一些探索性的数据分析，看看是否能找出目标变量和功能之间的模式

也可以从日期/时间变量中提取一些特征，而不是将它们用作整数（如工作日、季节等）

您还可以尝试转换您的功能（日志、sqrt），以查看分数是否有所提高

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我还建议您尝试一个简单的随机森林/xgboost模型，以检查它对线性回归模型的性能

也许您的数据和标签之间根本没有线性关系？@ChristianKönig，嗯……我如何知道是否存在线性关系？还有什么可以检查的吗？嗯，这就是机器学习的全部意义，不是吗？查找数据中的连接。如果有一个简单的方法来检查，你为什么要做线性回归？@ChristianKönig，嗯……我现在明白了……谢谢！