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
2021-12-06 11:21:34
517KB
AS
c
cas
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