时间序列模型选择和评估摘要

本文介绍了时间序列数据的处理方法，时间序列模型的建立和比较，以及如何选择性能最佳的模型。

时间序列数据集和预测

时间序列是随时间变化的数据集。在时间序列中，观测值存在依赖性，这对机器学习算法类型有重要影响。时间序列数据集可由单变量或多变量组成，分别基于过去和现在之间的关系，以及变量之间的关系。

时间序列模型

时间序列模型根据单变量与多变量的不同，使用的技术和理解也有所不同。单变量模型基于目标变量及其时间变化来预测未来，而多变量模型整合了外部变量。

时间序列分解和自相关性

时间序列分解是提取数据集中的季节性、趋势和噪音的技术。自相关是时间序列当前值与过去值之间的相关性，它影响预测的正确性。

平稳性

平稳的时间序列没有趋势。可以通过Dickey-Fuller检验来检测非平稳性，并通过差分法消除非平稳性。

单步与多步的时间序列模型

单步模型预测未来一步，而多步模型预测未来多个步骤。根据预测的时间跨度选择模型很重要。

时间序列模型的类型

经典的时间序列模型、监督学习模型和深度学习模型各有特点。ARIMA系列模型是经典的时间序列模型的代表，而监督学习模型则将季节性作为变量之一。深度学习模型如LSTM、Prophet和DeepAR适用于序列数据。

时间序列模型选择

在选择最佳模型时，需要定义评估指标、确定预测时期和确保模型在未见过的数据点上的表现。可以通过时间序列训练测试分割和交叉验证来评估模型。

时间序列建模的用例

以S&P 500指数的预测为例，介绍了如何获取股票市场数据，确定实验方法，并建立和比较经典时间序列模型、有监督机器学习模型和基于深度学习的时间序列模型。最终，ARIMA模型在这个特定用例中表现最佳。