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时序数据最新视觉报道_时序数据是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

时序数据

GoDaddy时序赛题基础解决方法详解大家好！最近Kaggle上有一个热门比赛，叫做GoDaddy，是关于时序数据的预测。今天我就来给大家分享一下这个比赛的基础解决方法，包括数据划分、模型验证和几个简单的模型。赶紧码住哦！步骤1：时序数据划分 𐟓Š 首先，我们需要把时序数据划分成训练集和测试集。这样我们才能用训练集来训练模型，用测试集来验证模型的性能。步骤2：定义评价指标 𐟓 在时序预测中，我们通常使用一些特定的评价指标，比如均方误差（MSE）或者平均绝对误差（MAE）。这些指标可以帮助我们量化模型的预测效果。步骤3：历史均值预测 𐟓ˆ 一个简单的基线模型就是历史均值预测。也就是说，我们用过去的数据的平均值来预测未来的值。这个方法虽然简单，但在某些情况下效果还不错。步骤4：最后点作为预测 𐟎椸€个简单的基线模型是用最后一个已知点作为预测值。这种方法适用于那些数据变化不大，或者趋势比较平稳的情况。步骤5：按照季节进行预测 𐟌🊦œ‰时候，数据会呈现出明显的季节性。比如，某个月的销售额可能会随着季节的变化而变化。我们可以根据季节来预测未来的值。步骤6：均值漂移预测 𐟚€ 均值漂移预测是一种更复杂的方法，它考虑了数据的局部变化。通过计算每个时间点的局部均值，我们可以得到更准确的预测结果。步骤7：线性回归预测 𐟓ˆ 最后，线性回归预测也是一种常用的方法。我们可以用历史数据来训练一个线性回归模型，然后用这个模型来预测未来的值。希望这篇文章能帮到大家，祝大家在Kaggle上取得好成绩！

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XGBoost时序预测：你真的了解吗？如果你还没尝试过用XGBoost来建模时序数据，那你可真是错过了一块宝地！或者，如果你觉得自己在Transformer网络上很牛，那不妨和XGBoost比一比，看看谁更胜一筹。下面我来分享一些心得，欢迎大家评论交流！ XGBoost在时序预测中的表现 𐟓ˆ 先说结论吧：虽然XGBoost在表格数据上的预测效果一直被吹得天花乱坠，但在时序预测上，它的表现也出奇地好。这主要是因为XGBoost不仅能处理静态特征（那些不会随时间变化的数据），还能处理历史特征和当前特征。构建外源性特征 𐟛 ️ 外源性特征就是那些和目标值y相关的特征。静态特征（S）是那些随时间不会变的特征，比如某个地方的平均气温。历史特征（lagy）则是之前时间点的y值，而当前特征（C）则是当前时间点收集到的特征。多步预测的两种方法 𐟚€ 递归法在训练阶段，模型预测每个时间点的y值。在预测阶段，模型递归输出下一个时间点的y值，有点像RNN（循环神经网络）的做法。单独建模如果你想预测未来n步，那就需要训练t+1到t+n的预测模型。每次预测时，调用n个模型进行预测。个人小建议 𐟒እˆ륰看XGBoost：虽然很多人觉得XGBoost只是个简单的梯度提升树模型，但在时序预测上，它的表现真的不输那些复杂的网络模型。多尝试多实践：理论再好，也要亲自上手试试才知道效果如何。建议大家多尝试不同的建模方法和参数配置，找到最适合自己数据的那一套。结语 𐟌Ÿ 总的来说，XGBoost在时序预测上的表现确实让人眼前一亮。无论你是新手还是老手，都值得一试。希望这篇文章能对你有所帮助，欢迎大家分享你的心得和经验！

多种时序预测算法在MATLAB中的实现 𐟌🂐时序预测：利用反向传播算法，不断优化模型，让你对未来趋势了如指掌。 𐟌𑃎N时序预测：通过卷积神经网络，捕捉时序数据的深层特征，轻松预测未来走势。 𐟚€ELM时序预测：极限学习机，速度快且效果好，是时序预测中的一匹黑马。 𐟌ŒLSTM时序预测：长短期记忆网络，擅长处理长期依赖关系，让你的预测更加精准。 𐟌ŸPSO-BP时序预测：粒子群优化算法与BP神经网络的完美结合，让预测更加智能化。 𐟌🇁-BP时序预测：遗传算法优化BP神经网络，为预测注入新的活力。 𐟌ˆRBF时序预测：径向基函数网络，简洁高效，助你轻松应对时序预测挑战。 𐟌𓒆时序预测：随机森林，集成学习的代表，让你的预测结果更加稳定可靠。 𐟔M时序预测：支持向量机，强大的分类与回归能力，让你在时序预测中脱颖而出。

神经网络预测模型的适用范围及其局限性 𐟓Œ对于小样本数据，无论是低维还是高维，传统的SVM和贝叶斯模型可能更胜一筹。神经网络在这些情况下容易过拟合，而传统机器学习算法通常有更有效的解决方案。 𐟓Œ在处理低维数据且样本量较大时，各种集成学习算法可能表现更佳。神经网络在这些情况下也容易过拟合，尽管dropout在贝叶斯深度学习中有一定的作用，但仅依靠dropout进行推理可能不够充分。 𐟓Œ对于低维时序数据且样本量较小的情况，HMM和ARIMA等传统模型通常表现更好。例如，在语音识别领域，CNN的效果并不比HMM优越多少。 𐟓Œ处理三维图像数据时，神经网络的参数量巨大。尽管有一些基于voxel的CNN模型，但这些模型的复现效果并不理想。一种可能的解决方案是多视角赤极投影后使用LSTM进行学习，但这种方法可能存在过拟合的风险，因为实数空间不存在SO(3)群到S2群的连续映射。 𐟓Œ神经网络容易受到对抗样本的攻击，防御这些攻击非常困难。目前大多数防御措施都存在漏洞。 𐟓Œ对于不规则数据，如graph signal或point cloud，尽管有许多尝试在graph signal上进行卷积的研究，但这些方法在复杂数据集上的效果并不理想。此外，数学研究者与计算机科学研究者之间的工作存在巨大差距。 𐟓Œ一些研究使用神经网络进行图像去噪，但声称“盲”去噪且不加任何正则项或先验项的方法，往往连自己的目标都说不清。

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tdengine 的数据模型如果用关系数据库来建模其实更容易，1. 为设备的标签数据创建一张设备信息表，存放设备 id 等标签信息，最好支持 json 字段；2. 超级表就是关系数据库中的普通表然后再用设备 id 作为 hash 分区键落到不同节点。完了就两张表搞定，都不需要像 tdengine 那样还多了一个子表的概念。

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