Investigamos en el mundo online y de esta forma brindarte la solución a tu dilema, en caso de alguna pregunta puedes dejarnos la inquietud y te respondemos porque estamos para ayudarte.
Solución:
Lo primero que debe hacer es dividir sus datos en dos matrices, X e y. Cada elemento de X será una fecha, y el elemento correspondiente de y será el kwh asociado.
Una vez que tenga eso, querrá usar sklearn.linear_model.LinearRegression para hacer la regresión. La documentación está aquí.
Como para cada modelo de sklearn, hay dos pasos. Primero debes ajustar tus datos. Luego, pon las fechas de las que quieres predecir el kwh en otro arrayX_predict y predecir los kwh utilizando el método de predicción.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [] # put your dates in here
y = [] # put your kwh in here
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
X_predict = [] # put the dates of which you want to predict kwh here
y_predict = model.predict(X_predict)
La función Predict () toma 2 dimensiones array como argumentos. Entonces, si desea predecir el valor de la regresión lineal simple, debe emitir el valor de predicción dentro de 2 dimensiones array me gusta,
modelo.predecir([[2012-04-13 05:55:30]]);
Si es una regresión lineal múltiple entonces,
modelo.predecir([[2012-04-13 05:44:50,0.327433]])
Si sostienes alguna desconfianza o disposición de medrar nuestro enunciado te inspiramos ejecutar un exégesis y con gusto lo estudiaremos.