尊敬的Stackoverflow用户您好：
我刚开始使用Python，很想向您学习！
对于石油和天然气行业中的相同变量，有2组数据。
第一组数据是在表面上立即测量的，与实际值略有不同。
第二组是滞后的（最多滞后20分钟），但由于它是在地下深处测量的，因此是准确的。
如何通过使用第一组数据来提前预测第二组数据？例如，我想在前200个数据点上训练模型，然后使用后200个数据点来预测滞后数据。但是，以下代码为我提供了非常错误的值。可能是什么原因？
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
sf=pd.read_csv("/Users/straminal/Desktop/DR/SF.csv", names=.['a','b','c','d','e','f','g','h'])
dh=pd.read_csv("/Users/straminal/Desktop/DR/DH.csv", names=['a','b','c','d','e'])
Surface1=sf.iloc[0:200,1]
Downhole1=dh.iloc[0:200,1]
Surface2=sf.iloc[200:400,1]
X1=[Surface1]
Y1=[Downhole1]
X2=[Surface2]
clf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
clf.fit(X1, Y1)
Downhole2 = clf.predict(X2)
print (Downhole2)
谢谢。
参考方案
我认为您无法始终以100％的准确性进行预测。总会有残差，但是如果您使用好的模型，则残差的长期总和应为零。
我不确定RandomForest是完成这项工作的最佳方法。
查看卡尔曼滤波器。
https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/KalmanFiltering.html
图表：
Kalman filtering
图表中的噪声测量是表面，实际测量是井下。
另外，此链接提供了很好的解释。
https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
来自Wiki：
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