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时间序列预测代码(线性模型).txt
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2020-05-28
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基于目前的时间序列数据,做未来线性预测,简便易行,直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行
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# Required Packages
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
# Function to get data
def get_data(file_name):
data=pd.read_csv(file_name)
X_parameter=[]
Y_parameter=[]
for single_year, single_GDP_growth_rate in zip(data['year'], data['GDP_growth_rate']):
X_parameter.append([float(single_year)])
Y_parameter.append(float(single_GDP_growth_rate))
return X_parameter, Y_parameter
#Function for Fitting our data to Linear model
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
# Function to get data
def get_data(file_name):
data=pd.read_csv(file_name)
X_parameter=[]
Y_parameter=[]
for single_year, single_GDP_growth_rate in zip(data['year'], data['GDP_growth_rate']):
X_parameter.append([float(single_year)])
Y_parameter.append(float(single_GDP_growth_rate))
return X_parameter, Y_parameter
#Function for Fitting our data to Linear model
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fengskyline
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