时间序列预测是深度学习在数据分析领域的重要应用,常用于股票趋势、天气预报等场景。以下是使用Python进行时间序列预测的核心知识点:

🔧 1. 基础准备

  • 数据预处理:使用pandas处理缺失值、标准化数据
    数据预处理
  • 模型选择:LSTM、GRU、Transformer等
    LSTM
  • 评估指标:MAE、RMSE、MAPE等
    评估指标

📚 2. 实战案例

  • 股票预测:以特斯拉股价为例,使用Keras构建LSTM模型
  • 天气预测:基于历史气象数据预测温度变化
  • 销售预测:分析电商数据预测未来销量趋势
    销售预测

🌐 扩展学习

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