怎么对多行进行预测啊

要求对每条线路预测往后30天的货量，怎么才能预测完第一条的保存结果，再预测第二条的

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【以下回答由 GPT 生成】

针对这个问题，你可以按照以下步骤进行多行数据的机器学习预测。

  1. 数据准备： 首先，将表格数据转换成适合机器学习的格式。可以使用pandas库读取表格数据，并将其转换成DataFrame格式。然后，可以将每一行的数据作为一个样本，每一列的日期作为特征。将货量数据作为目标变量。例如，可以将2021/1/1到2021/1/4的数据作为输入特征，2021/1/5的数据作为目标变量。

  2. 特征工程： 在进行机器学习预测之前，可以进行一些特征工程来提取更有用的特征。例如，可以根据历史数据计算每个线路的平均货量、最大货量和最小货量等统计特征。这些特征可以帮助模型更好地捕捉线路货量的趋势和模式。

  3. 模型选择和训练： 选择合适的机器学习模型来进行预测。根据问题的性质，可以选择线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等模型。你可以使用scikit-learn库来进行模型的选择和训练。可以将历史数据分成训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行模型评估。通过调整模型参数和选择合适的特征，优化模型的性能。

  4. 预测和保存结果： 在训练好的模型基础上，可以对每个线路进行货量的未来30天预测。为了实现对每个线路的连续预测并保存结果，你可以使用循环结构，在每次迭代中依次进行预测和保存结果。具体的实现如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. 数据准备
data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取表格数据，假设保存为data.csv
X = data.iloc[:, 1:-30]  # 特征，去除第一列线路信息和最后30天的日期数据
y = data.iloc[:, -30:]  # 目标变量，最后30天的货量数据

# 2. 特征工程 (可根据具体需求进行特征工程)

# 3. 模型选择和训练
model = LinearRegression()  # 选择线性回归模型
model.fit(X, y)  # 训练模型

# 4. 预测和保存结果
predictions = []  # 保存预测结果的列表

for line in data.columns[1:]:
    X_line = data[line].values[:-30].reshape(1, -1)  # 当前线路的特征数据，不包括最后30天
    prediction = model.predict(X_line)  # 对当前线路进行预测
    predictions.append(prediction)  # 保存预测结果

# 将预测结果转换为DataFrame格式，并保存为csv文件
result = pd.DataFrame(predictions, columns=data.columns[1:])
result.to_csv('predictions.csv', index=False)

以上代码可以实现对每个线路的货量进行未来30天的预测，并将结果保存到predictions.csv文件中。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，具体的实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。另外，可以尝试使用其他模型、特征工程方法和参数调优等方式来进一步改进预测的准确性和稳定性。



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