by Anonymous » 14 Feb 2025, 14:01
Ich habe ein ML-Modell mit "KNN" in Scikit-Learn und bemerkt, dass mein Modell genau genauer mit seinen Vorhersagen kommt. Das
Problem ist, dass ich viele Datenrahmen habe, die unterschiedliche Situationen für dasselbe System zeigen, das ich vorhersagen möchte. Ist es möglich, das Modell in diesen verschiedenen Datenrahmen zu trainieren? Denn wenn ich .fit () anrufe, wird es zurückgesetzt, dass es vorher trainierte. < /P>
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X_cleaned = X.dropna()
y_cleaned = y[X_cleaned.index]
X_training, X_test, y_training, y_test = train_test_split(X_cleaned, y_cleaned, test_size=0.15, random_state=0)
Ich habe ein ML-Modell mit "KNN" in Scikit-Learn und bemerkt, dass mein Modell genau genauer mit seinen Vorhersagen kommt. Das [url=viewtopic.php?t=11587]Problem[/url] ist, dass ich viele Datenrahmen habe, die unterschiedliche Situationen für dasselbe System zeigen, das ich vorhersagen möchte. Ist es möglich, das Modell in diesen verschiedenen Datenrahmen zu trainieren? Denn wenn ich .fit () anrufe, wird es zurückgesetzt, dass es vorher trainierte. < /P>
[code]X_cleaned = X.dropna()
y_cleaned = y[X_cleaned.index]
X_training, X_test, y_training, y_test = train_test_split(X_cleaned, y_cleaned, test_size=0.15, random_state=0)
[/code]