这部分是上文使用的TimeSeriesSplit类对序列进行时间分解乘法建模,输入为原序列和周期长度(这里为12,因为1年12个月)。该代码块可以直接运行用来进行小实验测试。 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import numpy as np class TimeSeriesSplit():...
split = int(len(X)*0.7) X_train, y_train = X[:split], y[:split] X_test, y_test = X[split:], y[split:] # 训练模型 model = xgb.XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train) # 预测并填充缺失值 for i in range(len(timeseries)): if timeseries[i] == None: timeseries[i] ...
split("|") day = data[0] time = float(data[1]) self.x.append(day) self.y.append(time) return [self.x, self.y] if __name__ == "__main__": fission = Fission() a = fission.getDataMarkLine("apitime") DatePlot.MakePlot(a[0], a[1], "time") 下面是生成时间序列表的封装...
TimeSeries表示具有适当时间索引的单变量或多变量时间序列。 3. 加载时间序列数据并画图#加载导入的数据 Series= AirPassengersDataset().load() #画出这个数据集 Series.plot() x轴代表年份,y轴代表乘客人数。 4. 其他操作(1)数据切分 有两个命令进行数据切分:split_after(split_point)和split_before(split_...
Series.plot() x轴代表年份,y轴代表乘客人数。 4. 其他操作 (1)数据切分 有两个命令进行数据切分:split_after(split_point)和split_before(split_point),他们都可以将数据分成两部分,下图代码展示了将数据分成75%和25%两部分。 (2)数据切片 可以根据索引对时间序列数据进行切片。
```python import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import accuracyscore import matplotlib.pyplot as plt 生成随机时间序列数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 10) y = np.random.randint...
seasonal（季节性部分） 和residual (残留部分) decomposition = seasonal_decompose(timeseries,period...
Series= AirPassengersDataset().load() #画出这个数据集 Series.plot() x轴代表年份,y轴代表乘客人数。 4. 其他操作 (1)数据切分 有两个命令进行数据切分: split_after(split_point)和split_before(split_point), 他们都可以将数据分成两部分,下图代码展示了将数据分成75%和25%两部分。
def timeseriesCVscore(params, series, loss_function=mean_squared_error, slen=24): errors = [] values = series.values alpha, beta, gamma = params # 设定交叉验证折数 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3) for train, test in tscv.split(values): ...
data=pm.datasets.load_lynx()train,test=model_selection.train_test_split(data,train_size=100)#fit一些验证(cv)样本 arima=pm.auto_arima(train,start_p=1,start_q=1,d=0,max_p=5,max_q=5,out_of_sample_size=10,suppress_warnings=True,stepwise=True,error_action='ignore')# 现在绘制测试集的结...