【时序】时序预测任务模型选择如何选择?
时间序列是什么
时间序列是一种特殊类型的数据集,其中一个或多个变量随着时间的推移被测量。
在时间序列中,观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个数据点都对应着一个时间点。这意味着你的数据集的不同数据点之间存在着一种关系。这对可以应用于时间序列数据集的机器学习算法类型有重要影响。
时间序列模型
2.1单变量与多变量的时间序列模型
时间序列的第一个特殊性是识别数据的时间戳具有内在的意义。单变量时间序列模型是只使用一个变量(目标变量)及其时间变化来预测未来。单变量模型是针对时间序列的。多变量时间序列模型是经过调整的单变量时间序列模型,以整合外部变量。
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