Как использовать эту модель smoreg для ручного прогнозирования будущей цены?

Question

У меня есть исторические данные о поголовье скота с более чем 1000 экземплярами и 3 атрибутами. Я использовал инструмент WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Я создал файлы ARFF для обучения данных и данных тестирования. Когда я бегу, я получаю прогнозируемые цены, и это дает мне модель SMOreg.

Мой вопрос: как использовать уравнение, чтобы при вводе новых данных он должен был дать мне прогнозируемую цену?

Модель дает это уравнение;

Predicted price = + 0.2209 * (normalized) SEX - 0.3164 * (normalized) GRADE + 0.3937 

Под SEX, 1 является женским, а 2 - мужчиной. В классе 2 вес равно или выше 100 кг, а 3 - вес менее 100 кг.

Проблема заключается в том, что, когда я пытаюсь использовать это уравнение, заменяя пол и оценки, оно не дает мне реальной прогнозируемой цены. Позже я хочу использовать уравнение на Android, чтобы можно было использовать приложение для прогнозирования цен.

Ниже приведены;
1. Часть файла ARFF.
2. SMOreg модель из обучающих данных
3. Часть предсказанной цены

ARFF 
    @relation trainingDataset 
    @attribute SEX numeric 
    @attribute GRADE numeric 
    @attribute PRICE numeric 

    @data 
    1 , 2 , 364000 
    1 , 3 , 306000 
    2 , 2 , 530000 
    2 , 3 , 336000 
    1 , 2 , 400000 
    1 , 3 , 277000 
    2 , 2 , 558000 
    2 , 3 , 340000 
    1 , 2 , 356000 
    1 , 3 , 302000 

При запуске, он дает следующий вывод

SMOreg 
weights (not support vectors): 
+  0.2209 * (normalized) SEX 
-  0.3164 * (normalized) GRADE 
+  0.3937 

Количество оценок ядра: 562330 (95,457% закэшированное)

Actual Class,SMO Predicted 
648000.0, 606226.8428201795 
360000.0, 401190.9898681232 
416000.0, 463105.0101318615 
324000.0, 258069.15717980522 
648000.0, 606226.8428201795 

...........................

Пожалуйста, помогите

Answer 1

Вы должны де-нормализовать прогноз.

Где-то в ваших доступных данных должны быть параметры нормализации, среднее и stdev (стандартное отклонение) исходных данных. Данные были нормализованы, вероятно, используя преобразование

y' = (y - mean)/stdev 

где у первоначальной цена и у»нормированная цена.

Теперь вам нужно отменить этот процесс. Решение для y:

y = y' * stdev + mean 

Сделайте это для каждого из ваших прогнозов, и у вас должна быть желаемая прогнозируемая цена.