lightGBM长时间序列预测 / 张生荣

Python基于LightGBM进行时间序列预测

目录前言特征代码结果前言当我们考虑时间序列的增强树时,通常会想到 M5 比赛,其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM.但是当在单变量情况下使用增强树时,由于没有大量的外生特征可以 ...

开发环境说明: Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 1.LSTM简介人类在进行学习时,往往不总是零开始,学习物理你会有数学基础.学习英语你会有中文基础等等. 于是对于机器 ...

目录一.数据准备二.时间序列预测分类 1.输入为xt,输出是yt 2.有x值,有y值:NARX (1)选择模型类型 (2)选择输出,只有y_t (3)选择70%用来作为训练数据,15%用来作为验证 ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

数据准备数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量. imp ...

目录一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数基本参数调整针对 ...

目录撰写背景什么是数据滑窗代码实现单特征时间序列多特征时间序列注意事项总结撰写背景面向数据分析的小白,水平有限,错误难免,欢迎指正. 什么是数据滑窗进行机器学习时,一般都要涉及到划 ...

前言: 这个问题是国际航空乘客预测问题, 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量(单位:千人),共有12年144个月的数据.数据趋势: 训练程序: import numpy ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练和预测 V. 源码及数据 I. 前言在前面的两篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)和PyTorch搭建 ...

目录 I. 前言 II. 原理 Inputs Outputs batch_first 输出提取 III. 训练和预测 IV. 源码及数据 I. 前言前面几篇文章中介绍的都是单向LSTM,这篇文章讲一 ...

预测是一件复杂的事情,在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃.时间序列预测的需求不仅存在于各类业务场景当中,而且通常需要对未来几年甚至几分钟之后的时间序列进行预测.如果你正要着手进行时间序列预测,那 ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练 V. 测试 VI. 源码及数据 I. 前言在上一篇文章深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出(从input输入到Lin ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练 V. 测试 VI. 源码及数据 I. 前言在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)中,我们利用 ...

大家经常会遇到一些需要预测的场景,比如预测品牌销售额,预测产品销量. 今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释. 我们先来了解两个主题: 什么是时间序列分析? 什么 ...

目录前言 1 三大模型与十大常用算法[简介] 1-1 三大模型 1-2 十大常用算法 2 python数据分析之Pandas 2-1什么是pandas 2-2 pandas读取文件 2-3 pand ...

Node.js 程序的运行可能会受 CPU 或输入输出操作的限制而十分缓慢.从 CPU 角度看,程序运行缓慢的典型原因之一就是未经优化的「热点路径」(一段经常被访问的代码).从输入输出角度看,程序运行 ...

前言这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是& ...

指数平滑法其实我想说自己百度的- 只有懂的人才会找到这篇文章- 不懂的人-看了我的文章-还是不懂哈哈哈指数平滑法相比于移动平均法,它是一种特殊的加权平均方法.简单移动平均法用的是算术平均数,近期数 ...

目录什么是 Kats? 安装 Kats 将数据转换为时间序列预测从使用 Prophet 进行预测开始: 可视化 Holt-Winters 检测变化点机器学习深度学习孤立点检测时间序列特征 ...

目录 Pandas时序数据一.python中的时间表示-datetime模块 1.换取当前时间 2.指定时间 3.运算二. Pandas处理时序序列 1.pd.Timestamp() 2.pd.T ...