python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作

滚动回归

所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为 t，回归时长为 s，则一直使用 当作自变量来预测 。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。

具体来说，如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型，则回归系数 ，是关于所有 x 与所有 y 的函数。然而，我们在 时是不知道未来的数据点的！如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知，会造成严重的过拟合。

Python实现

之前 python 的 pandas 与 statsmodels 库均支持滚动回归，但是现在两个都不支持。因此如果大家使用的是最新版的 pandas 与 statsmodels ，那么网上的那些做法均没有用。

目前我找到的唯一可以实现滚动回归的 python 库是 pyfinance，代码如下：

from pyfinance.ols import PandasRollingOLS

results = PandasRollingOLS(x, y, window) # window 是滚动回归的自变量个数
results.solution # 每一步估计的截距与斜率
results.beta # 每一步估计的斜率
results.alpha # 每一步估计的截距
results.predicted # 每一步估计的样本内预测值

补充知识：python 实现字幕动态滚动和等待效果

晚上看了些python实现动态字幕效果的文章，总会提到print函数的flush=True参数，还有os.system('cls')清屏，总是迷糊，并不能实现滚动屏幕效果。经过多方思索和查找，总结如下。

1.windows平台下pycharm工具，其实加不加 flush=True 效果都是一样的，因为网上说，有些系统是把字符存放在缓存里不会实时显示，总是再最后才一次性把所有的缓存信息显示，这样的延迟导致看不到动态效果。经过测试，windowns平台的pycharm工具不存在此问题，加不加效果都一样。

2.回车换行符的使用：

# 回车和换行的历史： # 机械打字机有回车和换行两个键作用分别是: # 换行 '\n' 就是把滚筒卷一格，不改变水平位置。 （即移到下一行，但不是行首，而是和上一行水平位置一样） # 回车 '\r' 就是把水平位置复位，不卷动滚筒。 （即将光标移到行首，但是不会移到下一行，如果继续输入的话会覆盖掉前面的内容） # Enter = 回车+换行(\r\n)

所以可以利用回车符，不断清除前面的字符，然后循环显示新的字符，来实现动态滚动效果。

2个实例如下：

实例1 动态广告语

import time

content = '钻石永久远，一颗永流传!'
while True:
  print('\r', content, end='', flush=True) #去掉flush参数效果也一样
  content = content[1:] + content[0]
  time.sleep(0.5)

实例2 等待效果

import time

while True:
  print('钻石永久远，一颗永流传', end=' ')
  for i in range(10):
    print('·', end='', flush=True) #去掉flush参数效果也一样
    time.sleep(0.3)
  print('\r',end='')

以上这篇python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用sklearn实现的各种回归算法示例

    本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用sklearn做各种回归 基本回归:线性.决策树.SVM.KNN 集成方法:随机森林.Adaboost.GradientBoosting.Bagging.ExtraTrees 1. 数据准备 为了实验用,我自己写了一个二元函数,y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3.其中x1的取值范围是0~50,x2的取值范围是-10~10,x1和x2的训练集一共有5

  • python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import pandas as pd def get_under_rolling(df,window,user,name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1] return df if __name__ == '__main__': df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5], 'b':[2

  • python numpy实现rolling滚动案例

    相比较pandas,numpy并没有很直接的rolling方法,但是numpy 有一个技巧可以让NumPy在C代码内部执行这种循环. 这是通过添加一个与窗口大小相同的额外尺寸和适当的步幅来实现的. import numpy as np data = np.arange(20) def rolling_window(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) strides = a.strides +

  • Python编程实现使用线性回归预测数据

    本文中,我们将进行大量的编程--但在这之前,我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题. 1) 预测房子价格 房价大概是我们中国每一个普通老百姓比较关心的问题,最近几年保障啊,小编这点微末工资着实有点受不了. 我们想预测特定房子的价值,预测依据是房屋面积. 2) 预测下周哪个电视节目会有更多的观众 闪电侠和绿箭侠是我最喜欢的电视节目,特别是绿箭侠,当初追的昏天黑地的,不过后来由于一些原因,没有接着往下看.我想看看下周哪个节目会有更多的观众. 3) 替换数据集中的缺失值 我们经常要和带有缺失值的数据集

  • python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作

    滚动回归 所谓滚动回归,通常用在时间序列上.记当前时刻为 t,回归时长为 s,则一直使用 当作自变量来预测 .使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响. 具体来说,如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型,则回归系数 ,是关于所有 x 与所有 y 的函数.然而,我们在 时是不知道未来的数据点的!如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知,会造成严重的过拟合. Python实现 之前 python 的 pandas 与 statsmodels 库均支持滚动回归,但是现在两个都不支持.因

  • Python利用keras接口实现深度神经网络回归

    目录 1 写在前面 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 2.2 参数配置 2.3 数据导入与数据划分 2.4 联合分布图绘制 2.5 因变量分离与数据标准化 2.6 原有模型删除 2.7 最优Epoch保存与读取 2.8 模型构建 2.9 训练图像绘制 2.10 最优Epoch选取 2.11 模型测试.拟合图像绘制.精度验证与模型参数与结果保存 3 完整代码 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow 

  • python tqdm 实现滚动条不上下滚动代码(保持一行内滚动)

    默认的tqdm的滚动条的宽度很大,所以会使得总长度超过窗口一行所能显示的量,所以发生上下滚动 解决方法:初始化tqdm时,初始化行数参数ncols=10,这个值可以自己调:尽量大到不能引起上下滚动,同时满足美观的需求. 原来的代码 from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(10000)): time.sleep(0.001) 原来的效果 讲解:多行滚动,虽然能记录下每次迭代的信息,但如果这些信息对你来说不重要,这种上下滚动方式比较

  • Python入门学习之Python流处理过程

    Python入门学习之Python流处理过程

    目录 Faust简介 高可用性 分布式的 快速 灵活性 安装 绑定 下载并从源文件中安装 使用开发版本 常见问题 Faust是一个流处理库,将kafka流中的思想移植到Python中 它被用于Robinhood去构建高性能的分布式系统和实时数据通道,每天处理数十亿的数据. Faust同时提供流处理和事件处理同类型的工具分享例如:Kafka Streams, Apache Spark/Storm/Samza/Flink 它不需要使用一个DSL,仅需要用到Python!这意味着你在做流处理的时候可以

  • Python列表和元组的定义与使用操作示例

    Python列表和元组的定义与使用操作示例

    本文实例讲述了Python列表和元组的定义与使用操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 print ''''' 可以将列表和元组当成普通的"数组",它能保存任意数量任意类型的Python对象. 列表和元组通过数字索引来访问元素(从0开始). 列表和元组的区别: ------------------------------------------------------------------------------------ 元组 \ 列表 --------

  • Python使用MySQLdb for Python操作数据库教程

    本文详细讲述了Python使用MySQLdb for Python操作数据库的方法,分享给大家供大家参考.具体如下: 一般来说网站就是要和数据库进行交互,否则什么都不用做了.今天我们就来分析一个叫MySQLdb的库,使用这个用来和MySQL数据库进行交互. 大家可以从这里获得这个库: http://sourceforge.net/projects/mysql-python 如果你不确定你的python环境里有没有这个库,那就打开python shell,输入 import MySQLdb,如果返

  • 零基础学Python（一）Python环境安装

    任何高级语言都是需要一个自己的编程环境的,这就好比写字一样,需要有纸和笔,在计算机上写东西,也需要有文字处理软件,比如各种名称的OFFICE.笔和纸以及office软件,就是写东西的硬件或软件,总之,那些文字只能写在那个上边,才能最后成为一篇文章.那么编程也是,要有个什么程序之类的东西,要把程序写到那个上面,才能形成最后类似文章那样的东西. 刚才又有了一个术语--"程序",什么是程序?本文就不讲了.如果列为观众不是很理解这个词语,请上网google一下. 注:推荐一种非常重要的学习方法

  • python开发之IDEL(Python GUI)的使用方法图文详解

    python开发之IDEL(Python GUI)的使用方法图文详解

    本文讲述了python开发之IDEL(Python GUI)的使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在安装完Python后,我们希望能够运用python GUI来运行一些我们编写的程序,那么Python GUI怎样用呢? 看完这篇blog,也许你就会使用Python GUI来编写你自己的程序了. 下面我们就来看看Python GUI是怎样使用的吧! 1. 新建一个文件 我们新建一个文件,名字随便,我这里命名为: test_hello.py 2. 用Python GUI打开文件 我们可以选择

  • Python使用os模块和fileinput模块来操作文件目录

    os模块 在python编程中,我们会经常使用到文件和目录,这些操作python提供一个os模块,里面有很多操作文件和目录的函数. 下面介绍os的常用功能 1.获取当前路径 >>> os.getcwd() '/root/python' 2.获取目录中的内容 >>> os.listdir(os.getcwd()) ['deco.py', '6.py', 'inputfile.py', 'uniFile.py', 'oddnogen.py', 'ospathex.py',

  • python实现调用其他python脚本的方法

    本文实例讲述了python实现调用其他python脚本的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 该实例调用当前目录下的md5get.py脚本.代码如下: import os import logging import subprocess log = logging.getLogger("Core.Analysis.Processing") INTERPRETER = "/usr/bin/python" if not os.path.exists(INTERPR

随机推荐