问如何应用高斯朴素贝叶斯来预测未来的流量？
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-19 22:34:24

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我有一些关于流量的历史数据，并想预测未来。我引用了http://www.nuriaoliver.com/bicing/IJCAI09_Bicing.pdf的内容。它应用贝叶斯网络来预测自行车数量的变化，在那里我得到了贝叶斯网络，并希望使用贝叶斯网络来预测变化。

我遇到了几个问题。我试图使用朴素贝叶斯来预测数字，但似乎朴素贝叶斯只允许将输出作为几个离散的类。在我的例子中，变化似乎不能被分成离散的类别(就像预测一个人是“男性”还是“女性”，只有两个离散的输出作为分类器)

我可以知道如何在我的案例中应用贝叶斯方法，以及什么样的python包可以帮助我吗？

发布于 2019-04-20 09:52:18

我认为这是一个时间序列预测问题，而不是一个分类问题。正如您所提到的，您并没有试图将您的数据标记为一组离散的类。给定一系列观测值x_1, x_2, .... x_n，您正在尝试预测x_(n+1)或尝试预测序列中相同变量的下一个观测值。也许您可以参考this幻灯片来简要介绍时间序列预测。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55763483

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