文章目录 前言 时间序列分析 时间序列预测简介 常用时间序列分析模型 数据预处理 序列检验方法 为什么只进行季节因素的分解？ 如何根据序列图来判断模型的乘性或加性？...我是越来越佩服“梦想橡皮檫”，檫哥了（打开周榜/总榜很好找，前排），他居然能用几年的时间来打磨一个系列。别说收39块，就是原价99我也买了，不为啥，就凭人家打磨了三年的毅力，我服！！！...早晚有一天，我会把这个系列打磨的可以拿来卖。 时间序列分析啊，我这功力不足，就花两倍的时间来整理吧。 ---- 时间序列分析 时间序列预测简介 时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。...它属于统计模型中最常见的一种，用于进行时间序列的预测。其原理在于：在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列的过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...（1）朴素法 如果数据集在一段时间内都很稳定，我们想预测第二天的价格，可以取前面一天的价格，预测第二天的值。这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法。
在时间序列预测中，脏乱数据的存在会影响最终的预测结果。这是肯定的，尤其是在这个领域，因为时间依赖性在处理时间序列时起着至关重要的作用。 噪音或异常值必须按照特别的解决方案小心处理。...在这种情况下，tsmoothie包可以帮助我们节省大量时间来准备用于分析的时间序列。Tsmoothie是一个用于时间序列平滑和离群值检测的python库，它可以以向量化的方式处理多个序列。...时间序列预测 第二步是建立一个神经网络结构来预测未来几天的发电量。首先对原始数据拟合模型，然后对平滑后的序列进行拟合。平滑数据仅作为目标变量使用，所有输入序列保持原始格式。...重要的一点是，平滑过程提供了很大的好处，在预测精度的所有时间跨度。 ? 总结 在这篇文章中，我们利用了预测场景中的时间序列平滑。应用卡尔曼滤波平滑使得原始数据和减少噪声的存在。...这种选择在预测精度方面被证明是有利的。我还想指出卡尔曼滤波在这个应用程序中的威力，以及它在构建未观察组件模型时是一个很好的工具的能力。
大家好，我是皮皮。...一、前言 前几天在Python白银交流群【Joker】问了一个Pandas处理字符串的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个代码，示例代码如下所示： import pandas as...pd.to_datetime(''.join((f'{i}'for i in eval(x))),format='%Y%m%d%H')) df 当然了，这个方法看上去复杂了一些，但是顺利地解决了粉丝的问题...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Joker】提问，感谢【甯同学】、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【Engineer】等人参与学习交流。
图(A)：递归预测策略 在"基于树的时间序列预测实战"中，我们学会了将单变量时间序列表述为基于树的建模问题。...继续迭代预测过程，直到达到期望的未来步数。 一个可以发现的问题是，随着时间推移，预测的准确性会下降，初期预测的误差会在后期积累。只要模型足够复杂，能够捕捉到错综复杂的模式，这种情况似乎是可以接受的。...data.index = pd.PeriodIndex(data.index, freq='H') # Make sure the Index is sktime format data.index 我唯一想指出的是使用...每个模型都可以针对其负责的时间步长进行优化，从而提高准确性。...时间序列预测：它包括常见的时间序列建模算法，我将在下一段列出。
前文我介绍了使用相关系数评判订单准确性，一个新的问题摆在面前：买手甲按照相关系数评分可以得100分，可是他的整体售罄率只有50%（即订的货到指定日期只卖了一半），而公司要求是70%。...那么给他的订单准确性评分满分显然是不合适的，如何更加公正的评分呢？ 一个办法是引入另外的指标，此处可以是售罄率，相关系数得分和售罄率得分分别赋予合适的权重，得到总分。...1-销量与预测销量相减的绝对值的和除以总销量。...对于服装业，假设截止时间售罄率目标是70%，订单100，预测销量就是70，然后套入公式进行计算。...Excel Power Pivot或者Power BI建立自动化模型只需一个度量值得出结果： 订单准确性_MAPE = VAR MAPE=DIVIDE(SUMX('表',ABS('表'[销量]-ROUND
p=5202 与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。 本文将介绍构建质量时间序列模型的三个基本步骤：使数据平稳，选择正确的模型并评估模型的准确性。...图4：删除季节和趋势后的平稳数据 第2步：建立您的时间序列模型 现在数据是平稳的，时间序列建模的第二步是建立一个基准水平预测。我们还应该注意到，大多数基准级预测不需要将数据平稳的第一步。...通过使用适当的ARIMA模型，我们可以进一步提高页面浏览量预测的准确性，如图3所示。 ?...图7：季节性ARIMA模型预测 第3步：评估模型的准确性 虽然您可以看到提供的每个模型的精度都有所提高，但从视觉上确定哪个模型具有最佳精度并不总是可靠的。...计算MAPE（平均绝对误差百分比）是一种快速简便的方法，可以比较所提出模型的总体预测精度 - MAPE越低预测精度越好。
为了应对这些问题，科学家们开始探索如何通过数据分析技术优化HTS流程，减少不必要的实验，并提高模型预测的准确性和效率。...研究的核心是通过机器学习算法，基于数据点的重要性为其分配价值评分，从而提高HTS的有效性和预测能力。这不仅减少了不必要的后续验证实验，还提高了筛选结果的准确性和效率。...针对这些挑战，科学家们开始将机器学习引入HTS流程，以期通过更精准的预测和数据分析来减少误报，提高筛选效率。 图1....这种方法通过综合分析样本的物理化学性质和机器学习模型的预测结果，显著降低了HTS流程中的误差率，并提高了后续实验的成功率。...通过这种方式，模型能够同时学习到活性和无活性样本的关键特征，从而提高整体预测性能。 实验结果表明，基于数据估值的欠采样方法不仅有效缓解了数据不平衡问题，还提升了HTS模型的预测准确度。
现在，我们将了解一个与经典ARIMA时间序列建模不同的新领域。在监督学习模型中，仅仅使用单变量时间序列似乎信息有限，预测也比较困难。...在这篇文章中，云朵君将和大家一起学习以下内容： 从单变量时间序列中创建特征， 使用提前一步预测的监督学习框架， 建立轻型 GBM 预测模型，并提供模型的可解释性。...感兴趣的伙伴可以自己尝试。 从单变量时间序列中创建特征 在单变量时间序列中，我们只能获得有限的信息。ARIMA 模型使用过去的值来预测未来的值，因此过去的值是重要的候选特征，可以创建许多滞后回归因子。...建立 LightGBM 预测模型 LightGBM是微软开发的梯度提升框架，它使用叶向树生长以提高准确性。相比之下，level-wise树会尝试在同一级别的分支上生长，看起来更平衡。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！ 股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。...研究人员通过结合RNN、指数平滑和自回归移动平均模型，提出了一种混合预测模型-鲁棒混合预测模型(HPM)，并通过遗传算法优化模型权重，提高了预测准确性。...传统的卷积层使用二维滤波器处理图像特征，而时间序列用的CNN使用一维滤波器在时间序列上滑动。CNN结合知识图和LSTM可以进一步提高时间序列预测的性能。...公式如下： 平均绝对百分比误差（MAPE）。MAPE是一种用于衡量预测或估计模型准确性的指标，它计算预测值与实际值之间的绝对百分比误差的平均值。...该模型还可用于多个金融时间序列数据集的建模和异常检测。因此，设计一种基于时间序列异常检测任务的更好机制是未来重要的研究方向，以便在现实世界交易中捕获预测任务的最佳交易点。 股市预测的多任务持续学习。
TL; DR: 介绍了TF-LLM，这是一种利用大型语言模型来提高交通流量预测的可解释性和准确性的方法。...深度模型和大模型的时空学习方式 A: 这篇论文试图解决的问题是如何提高交通流量预测的可解释性，同时保持或提升预测的准确性。...论文通过结合这些研究成果，提出了一种新的可解释交通预测方法，旨在提高预测的准确性和透明度。 Q: 论文如何解决这个问题？...评估指标：采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估预测准确性的指标。...消融实验 左图：随着时间变化MAPE的热力图，右图：随着空间变化MAPE的热力图 可解释性研究 Q: 总结一下论文的主要内容 A: 这篇论文的主要内容可以总结如下： 问题定义：论文旨在解决交通流量预测中深度学习方法虽准确但缺乏可解释性的问题
时间序列预测简介 时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。...如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。 如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...但是每个预测的预测始终低于实际。这意味着，通过在我们的预测中添加一个小的常数，精度一定会提高。因此，肯定有改进的余地。...时间序列预测的准确性指标 用来判断预测的常用准确性指标是： 平均绝对百分比误差（MAPE） 平均误差（ME） 平均绝对误差（MAE） 平均百分比误差（MPE） 均方根误差（RMSE） 滞后1自相关误差（...表示该模型在预测接下来的15个观测值时的准确性约为97.8％。
不同类型的专家可以讲这些故事：金融分析师，数据科学家，体育科学家，社会学家，心理学家等等。他们的故事基于模型，例如回归模型，时间序列模型和ANOVA模型。 为什么需要数值评分指标?...在炎热的夏天，苏打水和冰淇淋的供应应该是有保证的!我们想检查预测这两种产品销售的两种预测模型是否同样准确。 这两种模型预测的是同一单位的商品销量，但规模不同，因为苏打水的销量要比冰淇淋大得多。...当我们通过MAPE值来比较牛奶和冰淇淋的预测模型的准确性时，冰淇淋销量中的小值使得冰淇淋的预测模型看起来比牛奶的预测模型差得离谱。...在没有接近于零的偏差的情况下，冰淇淋(MAPE=0.036)和牛奶(MAPE=0.016)的预测精度现在更接近彼此。 ?...我们通过计算实际完成时间和估计完成时间之间的平均符号差来确认估计中的系统偏差。它是负的(-2.191)，所以这个应用程序确实提高了不切实际的期望!
1.时间序列预测简介 时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。...如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。 如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...这意味着，通过在我们的预测中添加一个小的常数，精度一定会提高。因此，肯定有改进的余地。...11.时间序列预测的准确性指标 用来判断预测的常用准确性指标是： 平均绝对百分比误差（MAPE） 平均误差（ME） 平均绝对误差（MAE） 平均百分比误差（MPE） 均方根误差（RMSE） 滞后1自相关误差...表示该模型在预测接下来的15个观测值时的准确性约为97.8％。
编辑部翻译：mchoi 【系列1】用于算法交易的神经网络基于多变量时间序列（点击标题阅读） 本次推文中我们会考虑回归预测问题，为它设计和检验一个新的损失函数，将收益转化为一些波动和为了这些问题检验不同的度量标准...回到收益预测 首先，让我们记住如何从原来的时间序列上切换到收益上（或者是百分比变动/增减率）。...现在我想请你们读一小段关于贝叶斯的方法的内容： 假设股票的未来回报率非常的小，是0.01（或者1%）。我们有一个预测未来股票价格的模型，我们的收益与亏损是直接与预测有关的。...困难”损失函数的时候，要考虑到想“if-else-less-equal”和其它的操作必须通过适当的后端来实现，例如，if-else语句块在我的K.switch 的例子中实现（）。...在某种意义上，我们感兴趣的是预测未来价格的“可变性”。 这个数量的“变可变性”被称为波动率（维基百科）： 在金融中，波动率（符号σ）是通过对数回报的标准差来衡量的交易价格序列随时间的变化程度。
1.时间序列预测简介 时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。...如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。 如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...但是每个预测的预测始终低于实际。这意味着，通过在我们的预测中添加一个小的常数，精度一定会提高。因此，肯定有改进的余地。...11.时间序列预测的准确性指标 用来判断预测的常用准确性指标是： 平均绝对百分比误差（MAPE） 平均误差（ME） 平均绝对误差（MAE） 平均百分比误差（MPE） 均方根误差（RMSE） 滞后1自相关误差...表示该模型在预测接下来的15个观测值时的准确性约为97.8％。
我相信回答这个问题的关键是了解这些最流行的度量标准的优势和局限性。这样，我们就可以选择最适合手头任务的度量标准。这就是为什么在本文中我将介绍我最近使用的两个度量标准。 ?...其中A_t代表实际值，而F_t是预测值。在这种情况下，如果我们正在做一般回归问题（预测一个人的体重或房屋价格），我们可以将t解释为观察值，或者将其解释为时间序列分析中的时间指数。...MAPE是不对称的，它对负误差（当预测值高于实际值时）要比对正误差施加更大的罚款。解释如下：对于过低的预测，百分比误差不能超过100％。虽然没有太高的预测上限。...因此，MAPE将偏向于预测不足而不是过度预测的模型。 MAPE假定变量的度量单位具有有意义的零值。...在这里，我们得出的sMAPE为22.2％。 结论 在本文中，我描述了对回归问题进行性能评估的两种流行方法。虽然它可以解决MAPE的一些缺点，但仍然存在一些问题，并且还会创建一些新问题。
这次赛题是时间序列赛题，我也是第二次尝试（第一次是中兴捧月迪杰斯特拉赛道的流量预测），方式方法还略显稚嫩，只使用了树模型与时序模型进行任务的建模，最终取得了榜单24名的成绩，在这我抛砖引玉，期待大佬们更加多元化...任务1：预测未来31天各岗位每天的业务量总量 任务2：预测未来31天各岗位每天每半小时粒度的业务总量 竞赛的评价标准为mape，该指标真实值较小的数据的影响要远大于值较大的。 ?...从验证集来看，模型对A岗位学习较优，仅有0.036的mape，而B岗位的mape较高，观察发现模型对B的预测数值存在普遍数值较低的线性，结合历史数据，我们可以看到较为明显的年末效应（业务量增加），于是我对所有...B岗位的预测加上固定数值，当然也可以使用比例系数放大的方法，最终在验证集能达到0.062的mape。...加和获得最终预测结果；第二个是arima模型，我将节假日信息作为外部信息对模型进行增强，对不同periods的时间序列分别进行建模。
，在重构基因组序列方面比以前的经典方法具有更高的准确性。...因此，将HTS输出处理成单一、准确并且完整的基因组序列是一个主要的突出挑战。...挑战赛，这个比赛旨在促进创新，提高基于HTS的基因组测试的质量和准确性。...今天，谷歌发布DeepVariant的开源版本（github.com/google/deepvariant），DeepVariant是一种深度学习技术，可以从HTS定序器数据中重构真正的基因组序列，比以前的经典方法具有更高的准确性...尽管由此产生的深度学习模型DeepVariant没有关于基因组学或HTS的专业知识，但在一年时间里，它已经赢得了precisionFDA Truth Challenge 最高SNP准确率，超越了最优的方法
，有效捕捉节点异质性并提高预测准确性，同时不显著增加计算复杂性。...摘要 时空预测在现实世界的动态系统中至关重要，它利用来自不同地点的历史数据来预测未来的变化。现有的方法通常优先考虑开发复杂的神经网络来捕获数据的复杂依赖性，但其准确性未能显示出持续的改进。...具体来说，论文中提到现有的时空预测方法通常依赖于复杂的神经网络来捕捉数据之间的复杂依赖关系，但这些方法在准确性上并没有显示出持续的改进，并且往往忽略了节点的异质性，这阻碍了为不同区域节点定制预测模块的能力...A: 这篇论文中提到的相关研究主要集中在以下几个方面： 时空预测（Spatio-temporal Forecasting）: 传统的时空预测方法，如基于统计和时间序列分析的方法，这些方法在处理复杂的空间结构和时空关系方面存在局限性...通过这种方法，ST-LoRA能够有效地捕捉和适配时空数据中的节点异质性，从而提高预测的准确性和模型的泛化能力。
3.数据准备 3.1 输入数据 我们使用时间序列数据，不使用任何涉及隐私的数据。正如你所见，我们有一周的销售额、媒体支出和其他数据列。 3.2 需要什么样的数据？...季节性、假日、天气或宏观经济数据等外部因素对提高模型的准确性也很重要。 3.3 数据应该有多精细？ 关于时间，MMM通常需要两到三年的每周级别数据。...在这个公式中，系数beta代表每个因素的影响。这里的变化是对媒体支出的时间序列应用了两个转换函数：饱和度函数和广告库存函数。...plot.plot_model_fit(mmm, target_scaler=target_scaler) 这是预测结果的可视化。R2为0.62，MAPE为23%。...为了获得更好的洞察力和行动，需要量身定制的模型，因为没有一种“一刀切”的模型，每个企业都处于不同的情况中。 那么，如何提高模型的准确性，以获得更好的洞察力和行动呢？
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