特征工程是机器学习中至关重要的一部分,它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程,并提供相应的代码示例。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
在处理时间序列问题时,人们通常使用跟随算法(将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值)预测的结果作为预测性能的基准。
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库,对于结构化的业务数据,它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中,经常会存在对应时间的字段,很多业务数据也是时间序组织,很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法,但是因为使用并不特别多,很多基础教程也会略过这一部分。
对时间序列数据进行分析在很多工业场景里都能遇到。依赖于观测值的频率,典型的时间序列可分为每小时、每天、每周、每月、每季度和每年为单位记录。有时,你可能也会用到以秒或者分钟为单位的时间序列,比如,每分钟用户点击量和访问量等等。
TS可能看起来像一个简单的数据对象,易于处理,但事实是,对于新手来说,在真正有趣的事情开始之前,仅仅准备数据集就可能是一项艰巨的任务。
作者: Selva Prabhakaran 翻译:陈超校对:王可汗 本文约7500字,建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。
时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。
在Java编程中,日期和时间处理是常见的需求之一。无论是记录日志、处理用户生日、计算到期时间还是生成报表,日期时间都是不可或缺的一部分。正确地处理日期时间对于确保应用程序的准确性和可靠性至关重要。
最近在使用Java的java.time包中的日期和时间处理功能时,遇到了一个问题:当尝试将字符串解析为LocalDateTime对象时,出现了DateTimeParseException异常。异常信息如下:
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点,并且可以以各种频率(例如,每天、每月、每年)记录数据。此类数据在许多领域都非常重要,包括金融、经济、气候科学等,因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
在数据科学和分析的世界里,将数据可视化是至关重要的一步,它能帮助我们更好地理解数据,发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具,HvPlot 是其中一个出色的库,专为简单且高效的交互式可视化设计。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成,使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行。
最近我们被客户要求撰写关于商业周期分解的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行
大家公认的就是R是一款绘图功能非常强大的软件,那我们从这个系列开始专门来给大家说说R作图的部分。其实我们在统计描述的系列里已经穿插了许多简单画图的内容,这部分就带大家回归一下之前的内容,顺便补充一些其他的图形绘制方法。
最近我们被客户要求撰写关于分解商业周期时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文包含各种过滤器,可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ,由Robert Kennedy 博士指导
Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。
相信很多人都会在 Github 中看到这么一个热图,该热图记录的是 Github 平台使用的日常贡献。在每个日历年的热图中以天为单位采样的时间序列数据。GitHub 的贡献图表示用户在过去几年中所做的贡献数量。色块表示贡献的数量,如色标下方所示。从这张热图中,我们可以检测到每天的贡献模式。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。
Delorean是一个在dateutil基础上进一步拓展的Python时间库,以《回到未来》中的时间旅行车命名。Delorean目前已经发展到1.0版本[1] ,其接口更偏向面向对象的写法,时间戳使用epoch定义,时间对象可以和datetime.timedelta进行计算,Delorean默认都调为UTC时间以避免一些时区的问题,实践代码如下。
标题中的“完整指南”并不意味着,它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法,所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关于如
长短期记忆网络(LSTM)是一种强大的递归神经网络,能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列,但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态,该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题:如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中,你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果,探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后,你将了解: 关
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些,因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异,本身结构也较为复杂,在R语言和Python中,存在着不止一套方法来处理日期与时间,因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值。 本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍,力求简单明了,覆盖常用的处理方法。 R 在R语言中,涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套: as.Date()函数: POSIXt/POSIXct函数: chron包: lubridate包: 前两个是R语言的base包
pandas.date_range()可以产生一定时间范围内的时间数据,具体参数如下:
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中,你将学习如何使用新数据更新长短期记忆(LTCM)递归神经网络。 在学完本教程后,你将懂得: 如何用新数据更
作者:赵空暖 http://www.36dsj.com/archives/12606 商品价格和人们生活息息相关,比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响,更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里,因为价格太低廉,或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象,但是在一定程度上物价稳,人心才稳,社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活,稳定物价,信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、
研究者认为,尽管深度学习在其他领域取得了成功,但其在时间序列分析中的有效性仍然受到争议。他们强调了由于缺乏标准化大规模数据集,在评估深度学习模型进行时间序列预测时所面临的挑战。
在过去的几个月中,时间序列基础模型的发展速度一直在加快,每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始,我们看到了 Lag-Llama 的发布,Google 发布了 TimesFM,Amazon 发布了 Chronos,Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型,而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai,这里可能最不知名(相对)就是Salesforce了,所以基本没有介绍 Moirai的文章,我们就来补足这个信息。
商品价格和人们生活息息相关,比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响,更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里,因为价格太低廉,或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象,但是在一定程度上物价稳,人心才稳,社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活,稳定物价,信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开,建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten撰写的文档、应用程序和 API ,由Robert Kennedy 博士指导
时间序列在很多的领域都是重要的结构化数据形式,例如经济学、金融、生态学、物理学等,其特点是:
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/non-daily_data
Matt MacGillivray 拍摄,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后,您将学会: 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库,这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。
XGBoost是一种强大的机器学习算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据,包括数据准备、特征工程和模型训练等方面,并提供相应的代码示例。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离,以更好地对时间序列数据进行分类
选自towardsdatascience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步,Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
Pendulum是一款很优秀的Python时间处理模块,其内置数据类型拓展自datetime,与datetime有着很好的兼容性。Pendulum比dateutil功能更丰富,足矣和Arrow对标。Pendulum[ˈpendʒələm]意为钟摆,很好的时间意向。Pendulum在时间解析、转换、属性获取、时区、时间序列等方面都有很好的表现,其用于时间处理的语句概览如下。
前面的文章中,我们讲解了pandas处理时间的功能,本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
时间数据在多数领域都是重要的结构化数据形式,例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。在多个时间点观测或测量数据形成了时间序列。多数时间序列是固定频率的,例如每1小时或每1天等。同样,时间序列也可以是不规则的,没有固定的时间单位或单位间偏移量。我们遇到的应用可能有以下几种:
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。 它似乎是实现时间序列预测的完美方法,事实上,它可能就是。 在此教程中,你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完
2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能
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