下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。 在建模之前需要更详细地研...
我们使用Xgboost_1对特征组合F1进行学习,得到Xgboost_1的预测结果(包括对于训练集和测试集的预测结果),该结果会作为新特征,加入特征组合F2,F3中,分别作为第二层LightGBM_1 和 LightGBM_2的输入特征,LightGBM_1的结果再次作为新特征,加入特征组合F4中,作为第三层Xgboost_2的输入特征,同时第三层包含一个LSTM模型,该模...
XGBoost模型训练:同样地,我们将使用XGBoost库构建模型,并使用训练数据进行模型训练。 模型评估:最后,我们将使用测试数据对两个模型进行评估,比较它们的预测准确率和性能指标。首先,确保你已经安装了所需的库。如果没有安装,可以通过pip命令进行安装: pip install pandas numpy sklearn xgboost keras 接下来,我们开始进行...
XGBoost XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)是一种梯度增强决策树算法。它使用集成方法,其中添加新的决策树模型来修改现有的决策树分数。与SARIMA不同的是,XGBoost是一种多元机器学习算法,这意味着该模型可以采用多特征来提高模型性能。 我们采用特征工程提高模型精度。还创建了3个附加特性,其中包括AC和DC功率的滞后版本...
Xgboost是GBDT算法的一种升级,GBDT算法是使用泰勒公式的一阶导数,而xgboost则是使用泰勒公式的二阶导数,在一定程度上有利于提高模型的预测精度,泰勒公式如下所示即: 来自:泰勒公式_百度百科 (baidu.com) 此外,为了防止 过拟合 ,xgboost加入正则项,对 叶子节点 ...
组合预测 | Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测 模型描述 深度学习模型与决策树或线性回归的混合组合是从原始输入中提取更多信息的迷人新方法。> XGBoost 是当今使用最广泛的监督 ML 算法之一,因为它使用更优化的方式来实现基于树的算法,并且还能够有效地管理大型和复杂的数据集...
xgboost利用高频因子择时选股+lstm选股 利用日频率的xgboost因子来择时选股,模型在测试集上的准确度达到64%,但交易费用实在是太恐怖了。 另外明显有改进的空间,比如把训练标签优化成涨幅前40%的股票,对因子先进行一次IC的筛选之类的。 (待更新) 1数据源因子 ...
表现：CNNLSTM的预测性能介于SARIMA和XGBoost之间。由于其随机性，需要多次运行以获取平均值。特点：CNNLSTM结合了卷积神经网络和长短期记忆网络的优点，能够同时捕捉数据的局部特征和时序依赖性。然而，CNNLSTM模型的复杂性和计算成本较高，可能导致训练时间较长和预测结果的不稳定性。总结：在对比SARIMA、...
XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息: 商店:每个商店的ID 销售:特定日期的营业额(我们的目标变量) 客户:特定日期的客户数量 StateHoliday:假日 SchoolHoliday:学校假期 StoreType:4个不同的商店:a,b,c,d CompetitionDistance:到最近的竞争对手商店的距离(以米为单位) ...
基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型分析