文件名称:
KaggleM5 Forecasting：传统预测方法与机器学习预测方法对比
开发工具:
文件大小: 517kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：本文的出发点在于比较传统预测方法和机器学习预测方法。
本文使用的数据集来自 kaggle：M5 Forecasting — Accuracy。
该数据集包含有 California、Texas、Wisconsin 三个州的产品类别、部门、仓储信息等。基于这些数据，需要预测接下来 28 天的每日销售量。
涉及到的方法有：
单指数平滑法
双指数平滑法
三指数平滑法
ARIMA
SARIMA
SARIMAX
Light Gradient Boosting
Random Forest
Linear Regression
为了使用上述方法，首先导入相应的包/库：
import time
import
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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