我的数据集如下:
state year response
1 MA 1 -0.2038564714
2 MA 2 -1.9344440707
3 MA 3 -0.3105101158
4 MA 4 -0.4222270032
5 MA 5 0.6818296904
6 MA 6 1.0094961857
7 MA 7 -0.7261049649
8 MA 8 0.8061088684
9 MA 9 1.4243231097
10 MA 10 -0.7841440048
11 NY 1 -0.6524043665
12 NY 2 0.6507783632
13 NY 3 0.1830479699
14 NY 4 0.5487749604
15 NY 5 1.4046842945
16 NY 6 0.3870831196
17 NY 7 1.0517012702
18 NY 8 0.6229054623
19 NY 9 0.4336203898
20 NY 10 0.3860844382
我想建立一个以groupby作为“状态”变量的回归模型。你知道吗
我不知道如何使用随机森林回归或梯度推进算法进行回归分组
max_depth = 30
regr_multirf = MultiOutputRegressor(RandomForestRegressor(max_depth=max_depth,
random_state=0))
regr_multirf.fit(X_train, y_train)
因为我对python(我第一天编写代码)非常陌生,所以我不知道如何在这里包含groupby。你知道吗
有一个类似的代码[here][1]使用线性回归。虽然它有groupby功能,但我不知道Randomforest[1]:Python pandas linear regression groupby是否有这个功能。在此方面的任何帮助都将不胜感激。你知道吗
谢谢你。你知道吗
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