文件名称:
skforecast：使用scikit-learn模型进行时间序列预测-源码
开发工具:
文件大小: 641kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-21
详细说明：skforecast
使用scikit-learn回归器进行时间序列预测。
安装
$ pip install git+https://github.com/JoaquinAmatRodrigo/skforecast#master
依存关系
python> = 3.7.1
numpy的> = 1.20.1
熊猫> = 1.2.2
tqdm> = 4.57.0
scikit学习> = 0.24
特征
从任何scikit学习回归器创建自回归预测器。
网格搜索以找到最佳超参数。
网格搜索以找到最佳滞后（预测变量）。
包括外生变量作为预测变量。
介绍
时间序列是原则上按时间顺序等距排列的数据序列。 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值，并且还可以选择包括其他外部变量。
使用时间序列时，几乎不需要仅预测序列$ (t+1) $中的下一个元素。 相反，最常见的目标是预测整个
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