我正在尝试使用scikit-learn的SVM库来设置用于预测时间序列的python代码 .
我的数据包含过去一年中每天间隔的X值，我需要预测下一年的一个月的y值 . 这就是我设置的 -
SVR().fit(X, y).predict(X)
但是为了使这个预测起作用，我需要下个月的X值，这是不可用的 . 如何设置此值以预测未来的y值？
所以 (X,y) 是你的火车组（356个数据实例及其标签），预测你的SVR模型需要一个数据集 X_nextMonth （30个具有与 X 相同功能的数据实例）的第一个月作为参数传递给它的 .predict() 方法，他可以预测标签 y_nextMonth .
(X,y)
X_nextMonth
X
.predict()
y_nextMonth
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所以
(X,y)是你的火车组（356个数据实例及其标签），预测你的SVR模型需要一个数据集X_nextMonth（30个具有与X相同功能的数据实例）的第一个月作为参数传递给它的.predict()方法，他可以预测标签y_nextMonth.