gpt4 book ai didi

python - 使用机器学习预测行数

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:10:08 25 4
gpt4 key购买 nike

我有大约4年不同分行的银行数据。我试图预测每日和每小时的行数。我有 issues_datetime (年,月,日,小时)作为重要特征。我使用图形实验室应用了不同的回归技术(线性、决策树、随机森林、xgb),但无法获得更好的准确性。我还考虑根据过去的数据设置阈值,例如在删除异常值后取每日、每月水平的计数平均值并将其设置为阈值。最好的方法是什么?

最佳答案

由于您拥有一维时间序列数据,因此绘制数据图表并寻找有趣的模式应该相对容易。

一旦您确定数据存在一些非平稳方面,您可能首先想要检查的模型类别是自回归模型,可能带有季节性添加。 ARIMA 模型对于时间序列数据来说是相当标准的。 http://www.seanabu.com/2016/03/22/time-series-seasonal-ARIMA-model-in-python/

关于python - 使用机器学习预测行数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41758793/

25 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com