#建模EMA =12#周期长度,即12个月model = TimeSeriesSplit(train,EMA)#预测result = model.predict(test.shape[0])print('季节性因子',np.round(result['seasonFactor']['value'],2))print('长期趋势系数和截距',np.round(result['Ta']['value'],2),np.round(result['Tb']['value'],2))print('预...
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_...
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] ...
TimeSeriesSplit(max_train_size=None, n_splits=3) for train, test in tscv.split(iris.data): print("时间序列分割:%s %s" % (train, test)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. ...
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。
重采样方法估计一个不可视的数据模型的性能,特别是TimeSeriesSplit。 Python环境安装 本节将为您提供有关设置Python环境,并将之用于进行时间序列预测的一般建议。 我们将涵盖: 用Anaconda自动安装。 用您的平台的包管理手动安装。 确认已安装环境。 如果您已经有一个正常运行的Python环境,请跳到确认步骤以检查您的软件...
series - 时序dateframe window - 滑窗大小 plot_intervals - 显示置信区间 plot_anomalies - 显示异常值 """ rolling_mean = series.rolling(window=window).mean() plt.figure(figsize=(15,5)) plt.title("Moving average\n window size = {}".format(window)) ...
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): ...
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。