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沙龙
1
回答
滚动窗口
预测
python
、
regression
、
rolling-computation
、
forecast
、
horizon
我想用
Python
的时间序列数据做一个样本外的
预测
,用宏观经济基本面来
预测
汇率。 为了评估
预测
精度,我想应用滚动窗口回归,即每个滚动窗口的连续观察值的数量。时间跨度为1999年1
月
1日至2019年1
月
1日。 理论上,首先选择窗口大小,然后选择
预测
水平,并用RMSE对模型进行评估。 但我不太确定如何在
Python
中设置滚动回归。但我如何才能将这里的
预测
期限更改为例如3个
月
?有没有其他方法/包来解决这个问题?
浏览 55
提问于2019-05-14
得票数 0
1
回答
使用
Python
的梯度提升-一般问题
python
、
algorithm
、
gradient
、
xgboost
、
boosting
A栏:2018年12
月
至2026年12
月
的各行-B栏:2018年12
月
至2026年12
月
的天然气开盘价-C栏:2018-2026年12
月
以前的天然气价格。我想使用
Python
中的梯度增强算法来
预测
2026年12
月
以后的价格,但我认为通常情况下,该算法的输出在实现D矩阵和随后的命令之后返回某种数组,然后再运行几个步骤得到散点图。 有个问题。使用数组(生成的数据),我不知道接下来该做什么来
预测
2026年12
月
及以后,因为
浏览 0
提问于2018-11-13
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回答
时间序列: EWMA熊猫
预测
python
、
pandas
、
time-series
是否可以在Pandas中使用EWMA进行
预测
?例如,如果我有2
月
1日到3
月
31日两个月的网站点击量的每日数据,但在数据中看不到任何趋势或季节性,似乎我应该能够使用EWMA来“
预测
”稍后的点击量,比如4
月
10日。在Excel中,我可以想象在3
月
31日之后填充大约10个日期或行,并计算移动平均值,其中4
月
10日的5天EWMA将基于前几天的加权
预测
。有没有办法在
Python
中做到这一点? 谢谢!
浏览 0
提问于2017-01-25
得票数 2
2
回答
小数据集的时间序列
预测
time-series
、
forecasting
、
forecast
、
arima
我想做一个时间序列的
预测
,在本监管年度停产mins。监管年度从4
月
1日开始,到明年3
月
30日结束。我有大约六个
月
的数据,即从4
月
到9
月
。停机并不是每天都发生的。📷 现在我正试图
预测
从十
月
到三
月
的价值。我想
预测
到明年3
月
底,累计停运的矿工的价值。我试着用指数平滑法,但它不起作用,可能是因为我没有太多的观察。有人能帮助我使用哪种算法来
预测
值吗?我正在使用
Python
作
浏览 0
提问于2020-09-22
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1
回答
如何使用mysql数据集进行时间序列
预测
python
、
mysql
、
time-series
、
forecasting
Pandas时间序列
预测
只适用于csv文件,因为我想
预测
未来6个
月
的数据库值。我在我的
python
代码中从数据库中获取了数据,这意味着我有数据作为查询,而不是在csv file.So中,我如何使用时间序列
预测
方法。我使用这个链接来
预测
他们使用的pd.read_csv(文件)链接中的
浏览 0
提问于2016-05-20
得票数 1
1
回答
基于支持向量机的时间序列
预测
python
、
time-series
我正在尝试建立一个
python
代码来
预测
一个时间序列,使用scikit-learn的支持向量机库。SVR().fit(X, y).predict(X) 但是要使这个
预测
有效,我需要下个月的X值,这是不可用的。我如何设置它来
预测
未来的y值?
浏览 0
提问于2015-05-22
得票数 0
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1
回答
为什么我的
预测
使用ARIMA更好,如果我使用的是较少的历史数据?
python
、
prediction
、
arima
我有一套数据,包括从1.01.19到9
月
的每小时电价。由于这个过程被证明是(弱的)平稳的,所以我在
Python
中应用了一个ARIMA模型来
预测
第二天的价格。事实证明,最好的
预测
是利用过去两天的历史数据,最糟糕的是使用了近6000数值的
预测
。 发生这种情况的可能原因是什么?
浏览 0
提问于2019-10-08
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1
回答
在枢轴上显示某些组合
excel
、
pivot
我怎样才能让枢轴只显示6
月
-2016年6
月
的
预测
,2016年7
月
-2016年7
月
的
预测
- 201702和8
月
-2016年8
月
- 201703个
月
的
预测
相同?
浏览 1
提问于2017-08-21
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1
回答
用
Python
预测
销售额
python
、
machine-learning
、
time-series
、
data-science
、
prediction
我是
Python
编程和机器学习的初学者。我有一个数据集,每个产品的每月销售水平。该数据集拥有2015年至2019年的数据。在
Python
的帮助下,我想建立一个
预测
模型,
预测
下个月的销售额。我遵循了本教程: 这给了我对过去6个
月
的
预测
,并给出了实际的销售额,我成功地做出了一个相当准确的
预测
,但我的问题是,我需要每个产品的
预测
,如果可能的话,我也想了解那里的天气影响。
浏览 0
提问于2019-11-26
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1
回答
为什么我的VAR模型使RMSE变得更糟?
prediction
、
var
、
forecasting
、
arima
、
timeserieschart
我只做了一步
预测
。但是,随着长度的增加,性能会变得非常糟糕。这很正常吗?最初的几个步骤是可以
预测
的。
浏览 9
提问于2022-01-21
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1
回答
预测
客户活动缺失
python
、
pandas
、
data-science
、
data-analysis
、
prediction
我有一个客户活动数据框架,如下所示: 它包含至少500.000个客户和42个
月
的“时间序列”。1和0表示客户活动。如果客户在特定月份是活跃的,则将有1,如果不是- 0。我需要确定那些最有可能(+概率)在接下来的6个
月
(2018年7
月
至12
月
)内不活跃的客户。提前感谢!
浏览 0
提问于2018-06-16
得票数 1
2
回答
ETA
预测
研究
python
、
scrapy
、
web-crawler
我在Github上找到了一个关于华盛顿州渡轮的ETA
预测
项目。本项目使用的原始数据来自WSDOT网站(分辨率为1分钟),时间为2017年1
月
1日至2017年3
月
17日。作者给出了原始数据()的链接,但我无法检索过去几个月的原始数据,例如2021年3
月
至6
月
的原始数据。我需要做什么?(比如使用请求库(
Python
)?或者其他什么?)
浏览 3
提问于2021-09-25
得票数 0
1
回答
时间序列中填充缺失值的
预测
r
、
time-series
、
missing-data
我希望通过积极寻找和填充
预测
值,如使用2007年1
月
、2
月
、3
月
和4
月
的
预测
值,然后再用2007年的年份、2008年的年份和2009年的1
月
和2
月
来
预测
三
月
等,来
预测
丢失的数据。
浏览 3
提问于2014-01-22
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1
回答
关于时间序列问题的训练和交叉验证
time-series
、
cross-validation
考虑到二
月
的特征数据和搅动结果,我的任务是
预测
用户是否会在3
月
份发生翻动。然而,三
月
份的数据被泄露了,现在我被指派去
预测
四
月
。以下是我的问题:还是我应该同时附上2
月
份和3
月
份的数据来
预测
4
月
份的数据?
浏览 0
提问于2017-12-14
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2
回答
不含Tensorflow服务的GCP中的Tensorflow模型部署
python-3.x
、
tensorflow
、
deployment
、
google-cloud-platform
、
google-bigquery
机器学习模型:基于Tensorflow (版本1.9)和
Python
版本3.6数据输出:到Bigquery 该模型从Google读取输入数据,输出
预测
必须用Google编写。有一些数据准备脚本必须在运行模型
预测
之前运行。此外,由于这是批量
预测
,我不认为Tensorflow服务将是一个很好的选择。 我尝试过的部
浏览 1
提问于2018-10-03
得票数 2
1
回答
Quantlib:如何在现有指数中添加
预测
曲线
quantlib
我使用
python
,并且有一个重新定价交换套期保值的代码。每一次对冲在一开始就被重新定价,以及“现在”(不管现在是什么)。现在,我可以在每次重新定价时创建一个新的指数实例,设置固定值,并将其链接到其指数
预测
曲线。 或者,是否有更简单的方法,只创建一次对冲指数,并根据需要将其重新链接到
预测
曲线?我假设它会忽略未来的固定值(也就是说,如果我在2021年11
月
1日固定,但值在2020年1
月
3日,那么2021年11
月
的固
浏览 5
提问于2021-12-29
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2
回答
以postgres为单位计算最近3个
月
的
预测
postgresql
我有一个名为
预测
的表,我们在其中存储了未来6个
月
所有产品的
预测
。例如,当我们在11
月
份时,我们为12
月
、1
月
、2
月
、3
月
、4
月
和5
月
创建
预测
。
预测
表类似于下面的表| product_number | forecasted_on2017-05-01 |
浏览 5
提问于2016-11-23
得票数 2
1
回答
如何更快地运行lstm算法将结果发送到客户端
python
、
tensorflow
、
dataset
、
lstm
我有大约100个数据集,每个数据集有大约3000个项目,我想使用最近的300个项目来获得未来2个
月
的
预测
,然后我想从客户端触发这个
预测
(不是所有的数据集只有1个数据集) side.When用户想要看到一些
预测
,客户端将发送一个参数名称数据集,
python
脚本运行lstm算法,为1个数据集创建一些
预测
,并发送到client.My senario是类似于this.But当我运行这个
python
脚本时,这需要很长时间来工作我需要运行它faster.Do您有任何建议您也可以更改
浏览 1
提问于2019-03-30
得票数 0
1
回答
如何使用ARIMA实现交叉验证(滚动
预测
起源)?
r
、
cross-validation
、
training-data
、
arima
、
refit
我是否必须使用100%的完整数据集来拟合ARIMA模型,并使用auto.arima迭代地将其修改为使用forecast::Arima来
预测
验证集的训练集?或 我是否必须使用训练集来迭代拟合ARIMA模型,并
预测
验证集、以及因此不同的模型,并且每次都不进行修改?
浏览 3
提问于2019-11-01
得票数 2
2
回答
预测
客户活动缺失
python
、
pandas
、
prediction
、
dataframe
、
data-analysis
我有一个客户活动数据框架,如下所示:它包含至少500.000个客户和42个
月
的“时间序列”。1和0代表客户活动。如果某个客户在一个月内处于活动状态,那么就会有一个1;如果不是,则为- 0。我需要确定那些最有可能(+概率)在未来6个
月
(2018年7
月
至12
月
)不活跃的客户。提前感谢!
浏览 0
提问于2018-06-16
得票数 1
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