使用sktime快速实现多种类型的预测算法

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。

想要了解更多内容？

查看原文：使用sktime快速实现多种类型的预测算法

文章来源：

Python学习杂记

扫码关注公众号

可用性、可维护性、可靠性有什么区别？

了解更多