python - 当我们有多指标时如何用实际值绘制预测值

Question

我有时间序列数据，我试图预测第二天的现货价格。我的数据看起来像:

我在 f_area 上做了 groupby，最后得到了 multiindex。现在我正在尝试使用 RandomForestRegressor 进行预测。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

y = area3['y'].values
X = area3[['f_price', 'day_of_week', 'day_of_month']]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

model = RandomForestRegressor()
model = model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

现在，当我尝试绘制 y_test(实际值)和 y_pred(预测值)时

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(y_test)
ax.plot(y_pred)

我得到了这张图。

我想要的是在 X 轴上有日期，但由于多索引，我无法这样做。我该怎么做或删除多索引？我试图通过 reset_index 删除多索引，但它在我的情况下不起作用谢谢

Answer 1

首先，您获取一个变量并将日期列存储为列表形式

注意:确保您的列表c 长度和y_pred、y-test 大小相同。

fig=plt.figure()
c=area3['f_date'].to_list()
plt.plot(c,y_test)
plt.plot(c,y_pred)
plt.show()