将时间戳日期添加到 X 以进行机器学习答案

【问题标题】：Add Timestamp dates to X for machine learning将时间戳日期添加到 X 以进行机器学习
【发布时间】：2021-10-15 09:05:07
【问题描述】：

此循环使用 np 将未来日期添加到预测数据集：

# Future prediction, add dates here for which you want to predict
dates = ["2021-12-23", "2022-12-24", "2023-12-25", "2024-12-26", "2025-12-27",]
#convert to time stamp
for dt in dates:
  datetime_object = datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%d")
  timestamp = datetime.timestamp(datetime_object)
  # to array X
  print(int(timestamp))
  np.append(X, int(timestamp))

它正确地返回了这个值：

代码没有将这 5 个时间戳值附加到数组 X 的问题（假设是 e+09 - 表示法 - 但不知道如何使其工作）。

数组X的结构是：

array([[1.5383520e+09],
       [1.5384384e+09],
       [1.5385248e+09],
       (...)
       [1.6339968e+09],
       [1.6340832e+09],
       [1.6341696e+09]])

将这些时间戳值添加到 X 后，预测代码会出现错误：

# Future prediction, add dates here for which you want to predict
from datetime import datetime
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Define model
model = DecisionTreeRegressor()
# Fit to model
model.fit(X_train, Y_train)
# predict
predictions = model.predict(X)
print(mean_squared_error(Y, predictions))

错误：

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [766, 771]

在最后一行

有错误 - 导致 X 和 Y 值不同：

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (771, 1) and (766, 1)

但 Y 中的这 5 个值已经被预测了。

【问题讨论】：

标签： python pandas machine-learning

【解决方案1】：

内部循环使用这个：

X = np.append(X, int(timestamp))

【讨论】：

它可以工作，但经过进一步处理后我得到 -> ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
什么样的进一步处理以及哪一行给出了错误？
好的 - 我只是重塑了那个数据结构 - 来解决这个数组维度问题 - 但现在已经是样本问题了：
ValueError: 发现样本数量不一致的输入变量：[766, 771]
是的，成功了——谢谢你