欢迎来到使用sktime快速实现多种类型的预测算法
发布于 2024-10-28
554
版权声明
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
时序预测与sktime库概要
时序预测是机器学习中用于预测未来数据点的重要分支，涉及对历史数据的分析。sktime是Python语言中设计用于时间序列分析和预测的开源库，提供了丰富的工具和算法。
安装和导入sktime
使用sktime之前，需要安装该库，并导入相关的模块和函数，以便进行时间序列预测的各个步骤。
建模及预测
sktime内置了数据集，如航空客运量数据集，可以使用朴素模型进行预测。通过五个步骤：导入数据、设定预测区间、选择预测算法、模型拟合和模型预测，可以完成预测并通过图形展示结果。
预测时间拉长
调整预测时间可以设置更长的预测区间。这涉及重新设定预测区间长度，并重复之前的建模及预测步骤。
选择预测算法
sktime提供多种预测算法，可以根据业务场景的需要选择合适的预测算法，如指数平滑预测。为了方便比较预测效果，可以同时输出两种不同算法的预测结果。
其他信息
sktime支持多种复杂预测模型的参数设定，更多信息可在官网查阅。
总结
本文介绍了使用sktime库进行时序预测的基本方法，它可以构建强大的时序预测模型，支持业务决策。尽管本文提供了基本示例，实际应用中需要根据具体数据和业务需求调整优化，深入研究以搭建更符合业务实际的模型。
Python学习杂记
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
相关推荐
Python学习杂记的其他文章
or-tools解决排程问题
or-tools是谷歌AI系列的运筹优化系列的包，里面提供了很多不错的优化工具。从官网上看，or-tools能解决的问题主要有线性优化、整数优化、路由（车辆运输问题）、装修、调度（排程、工作分配）等问题。
Python中字典的基础用法
字典是一种非常强大的数据结构，它提供了一种高效的方式来存储和访问键值对数据。
以下六类职业，将不会被人工智能取代
随着人工智能技术的快速发展，许多行业都经历了变革，一些岗位也因自动化和智能化而受到威胁。
启发式算法库scikit-opt使用介绍
今天给大家介绍一个非常实用的Python优化算法库——scikit-opt。它集成了许多经典的智能优化算法，
Pandas快速实现绘图功能介绍
数据可视化是数据分析中的重要环节，它帮助我们直观地理解数据特征和洞察数据模式。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线
