KaggleM5 Forecasting：传统预测方法与机器学习预测方法对比

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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

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