train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(X,y,test_size=0.3)#构建回归树模型 regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=0).fit(train_x,train_y)#十折交叉验证模型的性能cross_val_score(regressor,X,y,cv=10)#预测 regressor.predict(test_x) 另外可以对决策树可视化,效果图: 附上实现的连...
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预测分析（Predictive Analytics）是一种数据分析技术，它使用统计模型、机器学习算法和数据挖掘技术来分析当前和历史数据，从而对未来事件进行预测。这种分析可以帮助企业做出更明智的决策，优化运营，提高效率，降低风险，并发现新的商机。一、基本概念 1. 历史数据：预测分析依赖于历史数据，这些数据为模型提供了学习和发...
常用预测模型介绍 1. 回归 回归模型用于根据一个或多个输入变量预测连续的数值。回归模型的目标是识别输入变量与输出变量之间的关系，并利用这种关系对输出变量进行预测。回归模型广泛应用于金融分析、经济学和工程等领域，以预测销售额、股价和温度等结果。散点图显示蓝色数据点和红色线性回归线，显示出正相关关系。回归...
一、时间序列数据预测 时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，例如每天的销售量、每月的股票价格等。预测时间序列数据可以帮助我们了解未来的趋势和模式，从而做出更准确的决策。比较常用的时间序列数据预测方法有以下几种。接下来，将逐个进行说明。1、指数平滑法 常用于数据序列较少时使用，且一般只适用于中短期预测...
具体运算方法如下:同样是计算3个月的移动平均数,通过加权的方式,给第一个月加权1;第二个月加权2;而最临近当前日期的第三个月加权最多,为3;最后除以权重总和6,即可得出第四个月的销售预测。 指数平滑法 Exponential smoothing 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。以上一周期的预测和上一周期的实际销售...
1、什么是时间序列预测 1.1、时间序列预测概念 时间序列预测是指将数据按时间顺序排成序列,分析其变化方向和程度,从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。时间序列预测的目标是分析这些数据点随时间的演变趋势,以便对未来的数据值作出估计。 时间序列预测按算法大致可以分为以下几种类型: 基于统计学的预测方法: 自...
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一般说来，科学预测是时间的迭代函数。例如，要对一个系统发展进行预测，今天的输出是明天的输入，若今天要预测明天的结果，精度可以相当高。“凡事预则立，不预则废”。我们为了事业发展，推广普及预测技术是非常必要的。预测的对象可以是一种科学技术、一种产品、一项工程、一种需求、一个社会经济系统或者一项发展...