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

上传者: 38545117 | 上传时间: 2021-12-06 11:21:34 | 文件大小: 517KB | 文件类型: -
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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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