Prophet在R语言中进行时间序列数据预测 / 开普饭

kaggle竞赛宝典干货作者:杰少时间序列王器-Kats 简介时间序列分析建模是数据科学和机器学习的一个重要的领域,在电子商务.金融.供应链管理.医学.气象.能源.天文等诸多领域有着广泛的应用. ...

数据格式为dat 转置后需要设置数据框,所以综合代码为 df < data.frame(t(df))

作者:杰少 NeuralProphet 简介几乎绝大多数做时间序列的朋友都了解Facebook的Prophet模型,因为其在准确性.可解释性等方面有着良好的性能,而且可以为用户自动化许多元素(如超参 ...

prophet是facebook开源的python预测库,该库的api设计与sklearn很像,也是分为fit方法和predict方法. prophet库可以帮助我们进行 Saturating For ...

Development and validation of a prognostic model for patients with advanced lung cancer treated with ...

一.列线图介绍列线图也称为诺莫图,英文Nomogram,本质上是一种用于求解方程的图形计算装置.使用者可以忽略方程式中各变量的复杂关系,单根据已知的变量值去画线就可以快速解出剩下的那个未知变量的大小. ...

一.模型 Propher模型使用一个可分解的时间序列模型,主要由趋势项(trend),季节项(seasonality)和假期因素(holidays)组成是趋势函数,代表非周期变化的值,表示周期性变化 ...

glmnet提供了LASSO或ridge regression的Cox-PH分析模式,用于研究预测变量与生存时间的关系. 加载数据 library(glmnet)library(survival)da ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18860 简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支,主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值.时序分析有两种方 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20828 本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归,GLM和Cox回归模型的正则化,特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性.它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23485 用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测.请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往 ...

在R中,可以使用read.table()函数从具有多列表格形式的文件中读取数据.使用好它可以简单的从文本文件或CSV这种文件中读取数据. read.table()函数语法格式 read.table() ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=16392 对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模.我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络.当前有两种类型的神经网络可 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC).这带来许多优点: 预测变量的数量 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12111 在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型. Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的 ...

对数据进行标准化处理,本来是一个常用的操作,可惜SPSS并没有给内置一个专用的菜单,大家都是通过[描述统计]菜单下勾选[将标准化值另存为变量]选项来完成这一步的. 而R语言就很实在了,用一枚简单的函数 ...

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