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沙龙
1
回答
使用
ARIMA
进行
多
特征
预测
data-science
、
forecasting
、
arima
我有一个问题,我想
预测
一个值,但我有多个时间序列
特征
,但目标将是其中一个
特征
。我有一个尝试过的单一时间序列的
ARIMA
。有没有一种方法可以用多个输入时间序列
特征
和单个时间序列值作为
预测
输出
进行
预测
?
浏览 72
提问于2020-07-22
得票数 2
1
回答
输入要素
ARIMA
模型
time-series
、
forecasting
我正在学习
ARIMA
模型。我的训练集包括1)一个日期,2)每个日期大约20个输入
特征
,3)输出变量。
ARIMA
模型会接受多个输入
特征
作为输入,然后
预测
其中一个
特征
吗?或者它们只对一个变量
进行
操作?
浏览 1
提问于2013-11-24
得票数 2
2
回答
RNN时间序列
预测
包含非数值
特征
和数字
特征
的多个
特征
?
deep-learning
、
time-series
、
rnn
多
特征
神经网络的问题是模棱两可的,在区分不同的特性方面没有明确的区别。我想了解如何
使用
RNN
预测
时间序列的多个
特征
,包括非数字数据,以及。作为一种深度学习模型,我假设我不需要量化非数字元素。| Stormy | No | 3500 | Cold | Yes | -20 其中,我希望与其他列一起
预测
我已经找到了一些演示,比如这里,关于在数值数据中
使用
RNN,而不是用非数字数据来
浏览 0
提问于2017-08-17
得票数 5
1
回答
ARIMA
模型有
特征
选择过程吗?
time-series
、
predictive-modeling
、
feature-selection
它包含30000个观测结果和6个
特征
(包括目标)。由于我的任务是
预测
销量,所以我决定
使用
ARIMA
模型(遵循本教程这里)。所以,我的问题是:不执行任何特性选择而只在
ARIMA
中保留Target变量是常见的吗? 谢谢。
浏览 0
提问于2019-06-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
利用
ARIMA
参数将时间序列转化为有监督学习
machine-learning
、
time-series
、
feature-selection
、
feature-engineering
、
supervised-learning
当
预测
时间序列时,人们可以将问题从经典的时间序列(
ARIMA
模型)转变为监督学习(通过添加滞后
特征
)。我们可以
使用
这些知识/参数来选择滞后
特征
的子集吗?
浏览 0
提问于2020-05-04
得票数 1
2
回答
商品的销售
预测
machine-learning
、
predictive-modeling
、
regression
、
linear-regression
、
prediction
因此,我一直在尝试实现我的第一个算法来
预测
单个产品的(销售额/月),我一直在
使用
线性回归,因为这是推荐给我的。我
使用
过去42个月的数据,前34个月作为培训集,其余8个月作为验证。我一直在尝试
使用
四个特性来开始:该产品在当月销售的平均价格前一个月售出的数量📷到目前为止,
浏览 0
提问于2017-03-23
得票数 3
回答已采纳
1
回答
我有大约2000个数据点,用于多个地点的时间序列
预测
。我可以在上面应用LSTM模型吗?
machine-learning
、
dataset
、
lstm
我正在尝试对每天的道路交通数据
进行
时间序列
预测
。目前,我有20个不同地点的每日数据(2012-2019)。从本质上讲,我只有大约2800个数据点用于每个位置。这是一个好的数据集吗?
浏览 36
提问于2020-07-22
得票数 0
1
回答
如何利用外生变量自动
arima
预测
未见数据
time-series
、
forecasting
、
sarimax
我已经训练了一个包含外生变量的auto_
arima
模型,现在我想根据现有的时间序列
进行
预测
。我的训练是这样的: max_p但是现在我已经用完整的时间序列训练了我的模型,如果我没有外生变量的未来值,我就会产生一个怎样的
预测
问题.stepwise_model_final = auto_
ar
浏览 6
提问于2022-11-18
得票数 0
1
回答
R^2度量可以用于滚动
预测
吗?
python
、
metrics
、
forecasting
、
arima
、
facebook-prophet
我
预测
了一些定价数据,并
使用
一些标准指标(MSE,MAE,R^2)对其
进行
了评估。
预测
是
使用
fb先知和滚动的
ARIMA
预测
。
预测
图如下所示: 我们可以看到滚动的
ARIMA
很好地跟踪了测试数据(也许太好了?)过度适应?)而预言家的
预测
略有偏离。然而,当我计算这两种
预测
的指标时,我得到了以下值:<e
浏览 12
提问于2022-03-16
得票数 0
1
回答
在python中
使用
ARIMA
进行
预测
/
预测
--它是如何工作的?
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
arima
、
pmdarima
我非常困惑如何
使用
ARIMA
来
预测
/
预测
。# fit
ARIMA
modelmodel我们可以
使用
下面的代码
进行
预测
n_pe
浏览 0
提问于2020-05-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于日值的时间序列
预测
r
、
time-series
、
forecasting
、
arima
我正在用auto.
Arima
进行
单变量数据
预测
,但我的
预测
是不正确的。我正确地
使用
了所有的步骤,但点
预测
值是不正确的。请帮帮我。(fit_
arima
)) forecast_
Arima
1017.058我尝试将数据作为ts对象加载,并得到
浏览 1
提问于2022-05-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我应该
使用
哪个函数来估计R中的特定
ARIMA
模型?
r
、
time-series
、
forecasting
我
使用
静态测试,
进行
差异测试,并检查ACF和PACF。所以我决定以
ARIMA
(1,1,1)(0,1,1)为例。我应该
使用
哪个R函数来查找拟合值和
预测
?
Arima
、
arima
或auto.
arima
?
浏览 29
提问于2016-07-27
得票数 0
2
回答
使用
ARIMA
进行
预测
python
、
arima
我
使用
ARIMA
模型
预测
时间序列数据。我
使用
以下代码找到了最适合的
ARIMA
模型:from statsmodels.tsa.
arima
_model import
ARIMA
model=
ARIMA
(df[ts], order=(p,d,q))len_results = len(results_.fitted
浏览 11
提问于2018-12-05
得票数 4
1
回答
arima
.predict()和
arima
.forecast()之间的区别
python
、
machine-learning
、
time-series
、
arima
arima
.predict()和
arima
.forecast()的区别是什么? 在python中,
预测
时间序列的应该
使用
哪个函数?
浏览 1
提问于2018-08-28
得票数 1
1
回答
Python -如何在未知数据上
使用
拟合的
ARIMA
模型
python
、
forecasting
、
arima
我正在
使用
statsmodels.tsa.
arima
.model.
ARIMA
在时间序列上拟合
ARIMA
模型。 如何
使用
此模型对看不见的数据
进行
预测
?似乎
预测
和
预测
功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据
进行
预测
。 举个例子,我想用一个静态模型来
预测
未来。这是为了实时多步
预测
的目的,其中重新拟合模型是不可行的。我们训练的最后一个读数是7,000,可以<em
浏览 33
提问于2021-10-28
得票数 0
1
回答
在给定目标时间序列
特征
和另一个时间序列
特征
的情况下,我如何
预测
该
特征
?
python
、
pandas
、
time-series
、
arima
、
predictive
我正在尝试
使用
来自“关闭”的时间序列数据和来自“帖子”的时间序列数据来
预测
“关闭”。我试着查看了关于SARIMA、auto
arima
等的文档。我什么也得不到。
浏览 22
提问于2021-04-25
得票数 0
1
回答
状态模型
ARIMA
能用外生变量
预测
多步前进吗?
python
、
statsmodels
我试图
使用
状态模型来
预测
带有外生变量的
ARIMA
模型。
使用
一系列未来8个周期的外生变量,我运行以下命令:并得到以下错误:/
arima
_model.py", line 1603, in forecast exog, method=self.model.method) File ".../
arima
浏览 13
提问于2014-08-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
带xreg的forecast.
Arima
和
预测
周期数
r
、
time-series
、
forecasting
我试图
使用
forecast.
Arima
和参数xtreg以及
预测
周期的数量( h )来
预测
值。financ.cris.2008, start=c(1995,1), end=c(2013,12), frequency=12)forecast.<em
浏览 0
提问于2017-05-04
得票数 1
回答已采纳
2
回答
用RNNs、LGBM、TBATS、SARIMA模型(主题、频率、来源)
进行
单变量时间序列
预测
的合适数据集是什么?
time-series
、
dataset
、
lstm
、
forecasting
我目前正在寻找一个合适的数据集(单变量时间序列)用于短期
预测
,
使用
滞后
特征
或移动窗口的滞后
特征
使用
模型,如LSTM,GRU,SARIMA,LGBM,TBATS和ETS。我已经成功地实现了一个小时交通流数据集的模型
使用
没有外部
特征
,但我尝试了5个不同的数据集,从那时起,简单的模型(ETS,
ARIMA
)给出无意义的点
预测
,所以我真的不知道如何找到第二个合适的数据集。到目前为止,我还研究了每日空气质量AQI数据、每小时水表消耗数据和每月电力
浏览 0
提问于2020-07-28
得票数 2
1
回答
基于
ARIMA
模型的时间序列
预测
r
、
plot
、
time-series
、
forecasting
、
arima
我想对给定的时间序列
进行
预测
。我
使用
下面的代码:library(TSPred) dataSetPath <- paste0("data/", dataSetreal[i] = rt[i]
浏览 2
提问于2018-03-18
得票数 0
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