AdaBoostRegressor (sklearn)에서 다른 데이터 세트를 예측 입력으로 사용할 수 있습니까?

Question

나는 기계 학습의 초보자이며 지금 sklearn을하고있다. 공식 사이트에서 AdaBoostRegressor의 예제를 here에 복사하고 다음을 추가했습니다. 학습 데이터 집합 X는 0에서 6 원거리됨에 따라

X_pred = np.linspace (6, 12, 100)[:, np.newaxis] 
y_pred = regr_2.predict(X_1) 

, 나는 X_pred 12. 그러나

6 원거리에서 설정 다른 데이터에 대한 예측을 얻기 위해 노력하고 있어요, 나는 가치 발견 y_pred의 값은 항상 훈련 세트 출력 y의 최종 값인 -1.05382839입니다. 예측의 입력으로 비 입력 샘플 데이터 세트를 사용할 수 있는지 궁금합니다. 그렇게 할 수 있습니까? 그렇다면 올바른 사용법은 무엇입니까?

첨부 된 그림은 출력입니다. 빨간색과 녹색은 학습 집합 입력 (0-6)을 기반으로하는 예측 출력이며 파란색은 X_pred (6 - 12)의 출력입니다.

Answer 1

짧은 - 아니요. 이것은 회귀가 아닌 것입니다. 회귀는 약 보간이고, 보간은이 아닙니다. 거의 회귀 변수 중 어느 것도 훈련 세트의 바깥에 대한 예측을 할 수 없습니다.