我已经两个月大了，可以预测概念了，但我正在尝试自己学习和不断练习。在这里，我尝试在训练数据集上使用不同的预测技术来预测每周的产品移动，并在测试数据集上测试其准确性。我尝试了不同的技术，如ARIMA，TBATS，Holts温特，UCM，贝叶斯结构时间序列等，但无法提高我的准确性。准确性似乎很差。我不确定我错在哪里。farima <- forecast(auto.a
浏览 3提问于2016-08-31得票数 1
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贝叶斯结构时间序列( bsts R package，Bayesian Time Series)计算模型中每个预测器的包含概率，可以通过函数绘制。如何为给定的bsts模型提取这些值？
浏览 0提问于2018-07-10得票数 2
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我正在对蛋白质磷酸化事件的时间序列数据进行研究，我想使用动态贝叶斯网络来学习网络结构。我发现你的贝叶斯网络工具箱对我的study.But很有帮助，我对R比较熟悉。有没有R包等同于Matlab的贝叶斯网络工具箱，它可以使用时间序列数据来学习网络结构？谢谢!
浏览 0提问于2012-05-09得票数 3
我试图使用auto_arima和添加傅里叶项作为外生特性来预测Python中的时间序列。这些数据来自kaggle的。它由10家商店的长格式时间序列和50种商品组成，从而形成500个时间序列相互叠加在一起。这个时间序列的特殊性在于它有每周和每年的季节性的每日数据。为了捕捉这两个层次的季节性，我第一次使用TBATS，这是Rob在中推荐的，实际上效果很好。我还遵循了TBATS</
浏览 11提问于2021-08-25得票数 2
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enter code here我正在做一个项目来分析和预测客户的销售和收入的时间序列。为了精确起见，我想测试各种模型--即Holt线性方法、Holt冬季方法、ARIMA、季节性ARIMA和ARIMAX (我也想在数据中考虑分类变量)。数据是每天的形式，因此我选择频率为7。我对ARIMA模型使用了auto.arima()函数，它给出了ARIMA(0,0,0)(2,1,0)7，这意味着什么？残差图如下所示
在此之后，我添加了假日作为外生变量。(rev
浏览 1提问于2019-03-20得票数 2
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我正试图了解谷歌的因果关系文件，这对我来说还不是很清楚。他们的Github帖子：https://google.github.io/CausalImpact/CausalImpact.html我不确定这是不是
浏览 0提问于2021-10-10得票数 2
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我需要做一个10分钟呼叫中心数据的预测模型。我的数据有一周一天的趋势和一天的时间趋势，例如，周一和周日都有另一种趋势，而且具体的时间间隔也有另一种趋势。
此外，节假日和特殊活动将显示出不同的趋势。
浏览 0提问于2019-11-20得票数 1
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我使用的是大约20%丢失数据的时间序列(不同的长度)。AFAIK贝叶斯方法可以很好地处理丢失的数据，我想尝试拟合贝叶斯时间序列模型，然后使用贝叶斯模型来计算或提取丢失的值(理想情况下也返回可信的间隔)。我希望在整个数据集上拟合模型，包括缺失的数据点，然后以某种方式同时计算值--避免滚动多层预测的复杂性(和计算成本)。我目前正计划使用“but”-package进行估
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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检测时间序列数据中发生偏差的时间
、、、、
我处理多变量时间序列数据。每次机器运行时，我都会生成传感器数据。数据集由machine_ID(同一型号的机器)、hours_操作、各种传感器的测量组成。机器在运行了几个小时后开始退化。
浏览 0提问于2017-11-08得票数 2
根据过去的数据，我希望能够通过查看consignee code和origin来预测何时添加新的货件。|
我如何训练一个模型来预测destination？在ML中这个区域指的是什么？
浏览 0提问于2020-02-11得票数 1
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描述梯度增强机器或神经网络等算法的机器学习文本经常评论说这些模型擅长预测，但这是以失去可解释性或可解释性为代价的。相反，单决策树和经典回归模型被标记为善于解释，但与更复杂的模型(如随机森林或支持向量机)相比，预测精度(相对)较差。是否有普遍接受的机器学习模型代表两者之间的良好权衡？
浏览 0提问于2016-05-22得票数 9
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我正在建立一个时间序列预测模型来预测气候数据中的一些模式。📷
然而，所有这些时间序列都是分布不均匀的(随年份增长的趋势)。是否有平衡时间序列观测的黄金标准？
浏览 0提问于2020-04-15得票数 3
目标:在训练神经网络(主要是LSTM和/或CNN)时，尝试使用时间序列Goal调谐器的前向验证策略。
有人找到直接的方法了吗？
浏览 0提问于2020-04-30得票数 1
Python 3中有一个时间序列数据，如下所示：2010-05-02 34002010-05-12 23802010-05-12 3700
时间序列是不连续的我试图用ARIMA预测python的销售额，但是我的ACF和PACF图显示，如果我运行dic
浏览 0提问于2019-02-09得票数 3
我最近阅读了谷歌的Steven Scott为贝叶斯结构时间序列模型编写的bsts软件包，并想尝试一下预测软件包中的auto.arima函数，我一直在使用该软件包来完成各种预测任务。我在几个例子中尝试了它，并对包的效率和点预测印象深刻。但当我查看预测方差时，我几乎总是发现，与auto.arima相比，But最终提供了一个更宽的置信区间。ylim = c(-5, 5))
plot(fo
浏览 31提问于2016-08-09得票数 3
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是否可以预测历史文件中的用户(Alice、Bob等)将在2017年11月使用这项服务吗？我应该使用什么机器学习方法？
浏览 2提问于2017-10-26得票数 2
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有没有人尝试过使用R BSTS包来模拟Facebook Prophet使用的方法来建立模型？如果是，那么组件和参数是什么？
浏览 13提问于2018-01-17得票数 0
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我是机器学习领域的新手，我有一个这种结构的excel表：第一列是日期，接下来的列是数字，最后一列是十进制的通货膨胀。Inflation01/07/2016 ... -0.07363741
问题是，我被要求对这些预测数据应用一些分类算法，比如(朴素贝叶斯，kNN，我用R对数据做了一些时间序列，它起作用了，但我仍
浏览 4提问于2017-07-09得票数 0
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可能是不够的，因为似乎存在一种“基本”的贝叶斯网络结构(基于专家意见)--这意味着观察到的变量在某种程度上描述了贝叶斯网络中不同的节点，但它们如何描述这些节点的确切公式还不清楚，这些节点对结果的最终预测能力也不清楚是否有任何“已知”方法来解决这一问题，即确定将初始变量与决定结果的后变量连接起来的公式，然后进一步确定由此产生的网络的预测能力？
或者这是否没有必要(即只在某些算法中使用原始变量--哪一种？
浏览 0提问于2018-04-20得票数 3
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