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    发表于 2020-9-3 15:14:47 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
    1测试积点
    代码如下:
    1. import numpy as np
    2. import pandas as pd
    3. from GM11 import GM11
    4. inputfile = 'D:\软件\python\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\数据及代码\chapter13\test\data\data1.csv' #输入的数据文件
    5. outputfile = 'D:\软件\python\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\数据及代码\chapter13\test\data\data1_GM11.xls' #灰色预测后保存的路径
    6. data = pd.read_csv('D:\软件\python\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\数据及代码\chapter13\test\data\data1.csv',engine='python') #读取数据
    7. data.index = range(1993, 2012)
    8. data.loc[2013] = None
    9. data.loc[2014] = None
    10. l = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x7']
    11. for i in l:
    12. f = GM11(data[i][arange(1993, 2012)].as_matrix())[0]
    13. data[i][2013] = f(len(data)-1) #2013年预测结果
    14. data[i][2014] = f(len(data)) #2014年预测结果
    15. data[i] = data[i].round(2) #保留两位小数
    16. data[l+['y']].to_excel(outputfile) #结果输出
    17. if (C < 0.35 and P > 0.95): # 评测后验差判别
    18. print ('对于模型%s,该模型精度为---好' % i)
    19. elif (C < 0.5 and P > 0.8):
    20. print ('对于模型%s,该模型精度为---合格' % i)
    21. elif (C < 0.65 and P > 0.7):
    22. print ('对于模型%s,该模型精度为---勉强合格' % i)
    23. else:
    24. print ('对于模型%s,该模型精度为---不合格' % i)
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    [LV.10]测试总司令

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    发表于 2020-9-5 13:48:44 | 只看该作者
    少了一个元素啊,data.index = range(1993, 2012) 这里错了.
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    发表于 2020-9-4 13:22:04 | 只看该作者
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    发表于 2020-9-4 11:38:35 | 只看该作者
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    发表于 2020-9-4 10:36:22 | 只看该作者
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