大做网站,wordpress网站根目录,计算机网站开发国外参考文献,商城网站模块保序回归在回归问题中的作用是通过拟合一个单调递增或递减的函数#xff0c;来保持数据点的相对顺序特性。
一、保序回归的作用
主要用于以下情况#xff1a;
1. 有序数据#xff1a;当输入数据具有特定的顺序关系时#xff0c;保序回归可以帮助保持这种顺序关系。例如来保持数据点的相对顺序特性。
一、保序回归的作用
主要用于以下情况
1. 有序数据当输入数据具有特定的顺序关系时保序回归可以帮助保持这种顺序关系。例如时间序列数据、评级数据或排序数据等。
2. 无噪声数据如果数据中存在噪声即一些离群点或错误标记的数据点保序回归可能会受到这些异常值的干扰。因此保序回归更适用于相对干净且有序的数据。
3. 数据平滑保序回归可以用于平滑数据消除数据中的波动和噪声以获得更加稳定的趋势。
4. 非线性关系当数据中存在非线性的关系时保序回归可以更好地捕捉这种非线性关系而不受线性回归的限制。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.isotonic import IsotonicRegression# 构造示例数据
X np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 自变量
y np.array([2, 3, 1, 5, 4]) # 因变量# 创建并训练保序回归模型
model IsotonicRegression()
model.fit(X, y)# 预测新的数据点
new_X np.array([5, 6, 5.5])
predicted_y model.predict(new_X)# 输出预测结果
print(predicted_y)
二、保序回归处理金融股票时序数据并可视化
data {}
data[close] pd.read_pickle(close.pkl)[stock_1].iloc[-500:]
data[open] pd.read_pickle(open.pkl)[stock_1].iloc[-500:]n len(data[close])
X np.array(data[open].values)
y data[close].valuesfrom sklearn.isotonic import IsotonicRegressionirIsotonicRegression()
y_irir.fit_transform(X,y)plt.figure(figsize(15,6))
plt.plot(X,y,r.,markersize12)
plt.plot(X,y_ir,g.-,markersize12)
plt.legend((Data,Isotonic Fit))
plt.title(Isotonic Regression)
plt.show()三、一个小例子 收集了股票价格和动量因子的历史数据其中 stock_prices 是股票价格的时间序列数据momentum_factors 是相应的动量因子数据target 是标记股票涨跌的目标变量。 创建一个 IsotonicRegression 对象 model并使用 fit 方法拟合模型将动量因子作为自变量目标变量作为因变量进行训练。 定义了新的动量因子 new_momentum_factors并使用 predict 方法对其进行预测得到相应的股票涨跌预测结果 predicted_target。
# 收集股票价格和动量因子的历史数据
stock_prices np.array([100, 110, 120, 130, 120, 110, 100])
momentum_factors np.array([0.5, 0.7, 0.9, 1.2, 0.8, 0.6, 0.4])
target np.array([1, 1, 1, -1, -1, -1, -1]) # 标记股票涨跌1为涨-1为跌# 创建并拟合保序回归模型
model IsotonicRegression()
model.fit(momentum_factors, target)# 预测新的动量因子对应的股票涨跌
new_momentum_factors np.array([0.5, 0.4, 0.7])
predicted_target model.predict(new_momentum_factors)# 输出预测结果
print(predicted_target)
