时间序列预测笔记本

时间序列预测是机器学习中的一个重要领域，它用于分析过去的数据以预测未来的趋势。以下是一些关于时间序列预测的笔记本，它们可以帮助您开始学习这个有趣的领域。

学习资源

• 时间序列分析基础
• 时间序列预测算法

算法

时间序列预测通常使用以下算法：

• ARIMA: 自回归积分滑动平均模型
• LSTM: 长短期记忆网络
• Prophet: Facebook开发的时间序列预测工具

实例

以下是一个使用 ARIMA 模型进行时间序列预测的例子：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 假设 `data` 是一个包含时间序列数据的数据框
model = ARIMA(data, order=(5,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)

图片

时间序列预测的数据可视化：

总结

时间序列预测是一个复杂的领域，但通过学习和实践，您可以掌握这个技能。希望这些资源能够帮助您开始您的学习之旅。