文件名称：time-series-forecasting-with-python:以用例为中心的教程，使用python进行时间序列预测
文件大小：7.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 10:05:35
python machine-learning time-series time-series-analysis time-series-prediction
:hourglass_not_done: 时间序列预测Wiki 该存储库包含一系列在处理时间序列时经常使用的分析，转换和预测模型。 该存储库的目的是展示如何从头开始对时间序列进行建模，为此，我们使用了一个真实的用例数据集（以避免此类教程中经常出现的完美的用例远离现实）。您想重新运行笔记本，请确保您安装了所有必要的依赖项， 您可以在主上找到更详细的目录 :open_file_folder: 数据集 使用的数据集为公开数据集。 该数据集包含从2014年到2019年每10分钟采样的污染数据以及额外的天气特征（如压力保证，温度等）。我们决定以每天一次的频率对数据集进行重新采样，以简化数据处理并接近实际用例场景（没有人）将建立一个模型来预测污染提前10分钟，提前1天看起来更现实）。 在这种情况下，该系列已经处于固定状态，并具有一些小的季节性，每年都会变化#MORE ONTHIS 为了获得本教程中使用的数据集的精确副本，请在datasets/download_da
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time-series-forecasting-with-python-master
----.gitignore(2KB)
----README.md(9KB)
----utils()
--------plots.py(2KB)
--------metrics.py(11KB)
--------__pycache__()
----.github()
--------workflows()
----environment.yml(6KB)
----docs()
--------setup.md(752B)
--------stationary_vs_not.png(156KB)
----datasets()
--------.gitignore(14B)
--------test.csv(40KB)
--------download_datasets.py(3KB)
--------air_pollution.csv(204KB)
--------international_airline_passengers.csv(2KB)
--------training.csv(161KB)
----time-series-forecasting-tutorial.ipynb(4.69MB)
----02-Forecasting_models.ipynb(1.74MB)
----requirements.txt(357B)
----01-Analysis&transforms.ipynb(2.62MB)
----03-Results_analysis&discussion.ipynb(321KB)
----results()
--------predictions.pickle(73KB)
--------metrics.png(227KB)
--------beijing.jpg(10KB)
--------results_summary.html(4KB)
--------scores.pickle(3KB)
--------results_summary.csv(2KB)
--------pollution.png(237KB)