У меня есть набор данных, который представляет собой временной ряд. Я хотел бы тренировать одну модель XGB на каждый день во временном ряду. Я хотел использовать цикл for, но я не уверен, как правильно хранить все модели и иметь возможность вызывать их позже. Это то, что у меня было до сих пор:
for date in range(minDate, maxDate):
model[date] = xgb.train(params, data)
Но я не уверен, что model[date]
должно быть? Может ли это быть массив numpy?
Вы можете использовать словарь с датами в качестве ключей:
model = {}
for date in range(minDate, maxDate):
model[date] = xgb.train(params, data)
Затем позже вы можете вызвать любую модель для заданной даты Random Date, скажем, для прогнозирования вывода с учетом некоторых входных данных.
model[RandomDate].predict(inputs)