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时间序列预测 | Python实现梯度提升Prophet模型时间序列预测

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目录

    • 时间序列预测 | Python实现梯度提升Prophet模型时间序列预测
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 总结

基本介绍

一般情况下 LightGBM 模型都会使用一些lag的特征来预测未来的结果，这样做一般情况下能够取得很好的效果。本文介绍一种新的思路：使用 Prophet 从时间序列中提取新特征，然后使用LightGBM 进行训练，可以得到更好的效果。Prophet 模型的实际预测、置信区间的上限和下限、每日和每周的季节性和趋势等都可以作为我们的新特征。对于其他类型的问题，Prophet 还可以帮助我们提取描述假日效果。
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程序设计

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