如何为python中感兴趣的不同类别应用一个模型?
我有一个每日销售数据集,包含4种商品,在4个不同的特许经营中销售 我必须建立一个模型来预测所有特许经营的这4项产品的每周销售额 我计划使用一个基本模型进行预测如何为python中感兴趣的不同类别应用一个模型?,python,pandas,linearmodels,Python,Pandas,Linearmodels,我有一个每日销售数据集,包含4种商品,在4个不同的特许经营中销售 我必须建立一个模型来预测所有特许经营的这4项产品的每周销售额 我计划使用一个基本模型进行预测 reg = linear_model.Ridge(alpha=1) 我的问题是如何编写代码,以便在所有4种产品和特许经营中应用该模型 我将感谢你的时间和努力来帮助我。多谢各位 我的桌子如下 DepotName Product Date SalesUnits A A1 2
reg = linear_model.Ridge(alpha=1)
我的问题是如何编写代码,以便在所有4种产品和特许经营中应用该模型
我将感谢你的时间和努力来帮助我。多谢各位
我的桌子如下
DepotName Product Date SalesUnits
A A1 2015-01-23 2.0
A A2 2015-01-23 225.0
A A3 2015-01-23 120.0
A A4 2015-01-23 72.0
B A1 2015-01-23 90.0
B A2 2015-01-23 2.0
B A3 2015-01-23 1.0
B A4 2015-01-23 2.0
C A1 2015-01-23 1.0
C A2 2015-01-23 1.0
C A3 2015-01-23 4.0
C A4 2015-01-23 8040.0
D A1 2015-01-23 1590.0
D A2 2015-01-23 1.0
D A3 2015-01-23 1590.0
D A4 2015-01-23 1.0
A A1 2015-01-24 2.0
A A2 2015-01-24 225.0
A A3 2015-01-24 120.0
A A4 2015-01-24 72.0
B A1 2015-01-24 90.0
B A2 2015-01-24 2.0
B A3 2015-01-24 1.0
B A4 2015-01-24 2.0
C A1 2015-01-24 1.0
C A2 2015-01-24 1.0
C A3 2015-01-24 4.0
C A4 2015-01-24 8040.0
D A1 2015-01-24 1590.0
D A2 2015-01-24 1.0
D A3 2015-01-24 1590.0
D A4 2015-01-24 1.0
只需在指示器上运行
groupby
操作:
for g in data.groupby(['DepotName', 'Product']):
# g[0]: TUPLE OF CURRENT GROUP NAMES
# g[1]: DATAFRAME OF CURRENT GROUP
predictors = [... list of column names ...]
reg = linear_model.Ridge(alpha=1)
reg.fit(g[1][predictors], g[1]['SalesUnits'])
y_pred = reg.predict(g[1][predictors])
# ...
如果你告诉我们你是如何储存这些产品和特许经营权的,那会有帮助的。当然,我会在稍后更新我的问题while@PaulaThomas我已经更新了我的问题,请检查我很抱歉要问另一个问题!你从哪里得到linear_model.Ridge?没关系,我得到了,“从sklearn导入linear_model”谢谢@Parfait,我非常感谢你的帮助,不过我稍后会尝试你的答案并更新结果