原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一種流行的且廣泛使用的用於時間序列預測的統計方法。 ARIMA是首字母縮寫詞,代表自動回歸移動平均。它是一類模型,可在時間序列數據中捕獲一組不同的標准時間結構。 在本教程中,您將發現如何使用Python開發用於 ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 原文出處:拓端數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型,結合了趨勢 季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分的不確定性區間。另外,完全的貝葉斯推斷也可以以增加計算量為代價。然后,不確定性區間的上限和下限值可以作為每個時間點的離群點閾值。首先, ...
2021-06-09 17:32 0 927 推薦指數:
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一種流行的且廣泛使用的用於時間序列預測的統計方法。 ARIMA是首字母縮寫詞,代表自動回歸移動平均。它是一類模型,可在時間序列數據中捕獲一組不同的標准時間結構。 在本教程中,您將發現如何使用Python開發用於 ...
(在Python中)解決一個常見問題:預測下一年公司的每日訂單。 數據准備與探索 Prophet ...
prophet 算法簡介: 從官網的介紹來看,Facebook 所提供的 prophet 算法不僅可以處理時間序列存在一些異常值的情況,也可以處理部分缺失值的情形,還能夠幾乎全自動地預測時間序列未來的走勢。從論文上的描述來看,這個 prophet 算法是基於時間序列分解和機器學習的擬合 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=20742 時間序列 被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天,每月或每年。 以下是一個時間序列示例,該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。 時間序列預測 時間序列預測是使用統計模型 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=22632 原文出處:拓端數據部落公眾號 這篇文章描述了一種對涉及季節性和趨勢成分的時間序列的中點進行建模的方法。我們將對一種叫做STL的算法進行研究,STL是 "使用LOESS(局部加權回歸)的季節-趨勢分解 "的縮寫,以及如何將 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=17748 在數據科學學習之旅中,我經常處理日常工作中的時間序列數據集,並據此做出預測。 我將通過以下步驟: 探索性數據分析(EDA) 問題定義(我們要解決什么) 變量識別(我們擁有什么數據) 單變量分析(了解數據 ...
原文鏈接 :http://tecdat.cn/?p=19542 時間序列預測問題是預測建模問題中的一種困難類型。 與回歸預測建模不同,時間序列還增加了輸入變量之間序列依賴的復雜性。 用於處理序列依賴性的強大神經網絡稱為 遞歸神經網絡。長短期記憶網絡 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=24407 原文出處:拓端數據部落公眾號 這篇文章討論了自回歸綜合移動平均模型 (ARIMA) 和自回歸條件異方差模型 (GARCH) 及其在股票市場預測中的應用。 介紹 一個 ARMA (AutoRegressive-Moving ...