modeltime.ensemble:时间序列集合预测
模型时间集合
使用Modeltime进行时间序列预测的集成算法
一个modeltime扩展，它实现了集成预测方法，包括模型平均，加权平均和堆栈。
安装
安装CRAN版本：
install.packages( " modeltime.ensemble " )
或者，安装开发版本：
remotes :: install_github( " business-science/modeltime.ensemble " )
入门
：了解使用Modeltime进行预测的基础知识。
：了解Modeltime集成模型的预测基础。
在几分钟内使您的第一支乐团
加载以下库。
library( tidymodels )
library( modeltime )
library( modeltime.ensemble )
library( tidyverse )
library( timetk )
第
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 140 个子文件 3.96MB ） modeltime.ensemble:时间序列集合预测","children":[{"title":"type_sum.mdl_time_ensemble.Rd <span style='color:#111;'> 452B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pipe.Rd <span style='color:#111;'> 261B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ensemble_weighted.Rd <span style='color:#111;'> 1.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tidyeval.Rd <span style='color:#111;'> 2.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"logo-modeltime-ensemble.png <span style='color:#111;'> 52.67KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- 数据挖掘导论（完整版）PPT及课后习题答案
- 七夕表白程序，qt实现满屏玫瑰
- CCS FIR滤波器实现
- 小票打印模板生成DragControl
- 学生会信息管理系统JAVA源代码
- 基于Systemview的通信系统的仿真(2ASK、2PSK、2DPSK、2FSK)
- Huffman和算术编码的C++实现
- MATLAB算法：对输入抽样值进行PCM编码，再对PCM码序列分别进行ASK,FSK,PSK调制
- 北京小区楼盘数据_MySQLScript.sql
- 华为认证HCIP-Data Center Facility Deployment V2.0 培训教材.pdf
- 中北大学数据结构课程设计
- 2020年中国AI 医疗行业报告.pdf
- PID Tunner Examples and Code.rar
- mupdf-1.16.1-source.tar.gz
- 云架构设计和制造业数字化云转型案例探究.pdf
- 最新OCP12C题库（202008）.rar
- 做自己的搜索引擎毕设开题报告
- VRML虚拟现实应用技术（11679） 源程序 rar
- CTex参考书
- Delphi 10.1 Berlin移动开发指南完整版（Mobile Tutorials RAD Studio 10.1 Berlin）
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