KaggleM5 Forecasting：传统预测方法与机器学习预测方法对比
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
文件下载
评论信息
其他资源
- UPX自动脱壳工具（2019测试成功）
- dq0坐标系下广义瞬时无功功率定义及其补偿
- siliconSpace.7z
- unity3d模拟飞机飞行源码
- Autoware用户手册与快速入门操作.zip
- 安捷伦电源66319B电源使用说明
- 2018年MathorCup精选优秀论文.zip
- 通讯录JAVAWEB
- Arcgis Engine 添加shp.lyr图层,删除图层,移动图层,更改图例符号,属性查询,鹰眼
- 算法导论算法导论算法导论
- 第10章-流计算.pdf
- 2020年区块链 边缘计算技术白皮书-中国移动.pdf
- cuda_cudpp源码
- 捕鱼达人java版源码
- 天然水侵量的计算程序
- 哈工大 计算机网络考试题 测试题
- 电子科大随机过程往年考试题
- RBAC基于角色的访问控制中英文论文
- mongodbmanagerfree_inst.exe
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明