第77步 时间序列建模实战：多因素预测 vol-2（以ARIMA为例）

基于WIN10的64位系统演示

一、写在前面

上一期，我们构建了多变量的ARIMA时间序列预测模型，其实人家有名字的，叫做ARIMAX模型（X就代表解释变量）。

这一期，我们介绍其他机器学习回归模型如何建立多变量的时间序列模型。与ARIMA一把能输出12个数值不同，其他ML模型还得分多种预测的策略：单步滚动预测、多步滚动预测，其中多步滚动预测还能分成3种类型。

为了便于演示，本期仅仅使用决策树的单步滚动预测进行演示。

二、数据介绍

再介绍一遍：

使用的是一个公共数据集，主要用于做风速预测，包含一个气象站内的5个天气变量传感器的6574个样本数据，如下表：

从数据中，我们可以看到以下几列：

DATE：日期。

WIND：风速。

IND 和 IND.1：指标0和指标1（具体啥意思我也不懂）。

RAIN：降雨量。

T.MAX：最高温度。

IND.2：指标2（具体啥意思我也不懂）。

T.MIN：最低温度。

T.MIN.G：09UTC草最低温度（我也不懂是啥意思）。

使用GPT-4分析画个图看看：

看起来，数据比较潦草。

附上python的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将日期列转换为datetime格式，并设置为索引
data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE'])
data.set_index('DATE', inplace=True)

# 绘制WIND的时间序列图
plt.figure(figsize=(14, 7))
data['WIND'].plot(title='WIND 时间序列图')
plt.ylabel('风速')
plt.xlabel('日期')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

三、相关性分析

这一步，有点类似特征工程。

直接沿用上一期的结果：

从上表可以看出：

（1）RAIN在当天和滞后1天还不错，在之后就不行了；

（2）T.MAX不管滞后多久，依旧相关；

（3）T.MIN滞后1天之后，开始展现出相关。

综上，我们尝试使用RAIN、T.MAX、T.MIN（lag3）和T.MIN.G（lag3）建立多因素预测模型。

四、决策树回归（未纳入WIND的一次性预测）

这次我们还是用Spyder运行，GPT-4辅助：

（1）数据读取

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import numpy as np
data = pd.read_csv('wind_dataset.csv', index_col=0, parse_dates=True)

记住这个data变量：

（2）创建滞后特征

data['T.MIN_lag3'] = data['T.MIN'].shift(3)
data['T.MIN.G_lag3'] = data['T.MIN.G'].shift(3)

看看这个data变量变成了啥：

（3）删除NaN值

data = data.dropna()

（4）拆分数据

train_size = int(len(data) * 0.8)
train, test = data[:train_size], data[train_size:]
X_train = train[['RAIN', 'T.MAX', 'T.MIN_lag3', 'T.MIN.G_lag3']]
y_train = train['WIND']
X_test = test[['RAIN', 'T.MAX', 'T.MIN_lag3', 'T.MIN.G_lag3']]
y_test = test['WIND']

注意：训练集并没有WIND，所以这个算法的意思是：仅仅使用['RAIN', 'T.MAX', 'T.MIN_lag3', 'T.MIN.G_lag3'去构建一个模型，来预测WIND。个人认为不太行，忽略了WIND本身的时间序列变化的规律。

（5）建模和评估

#使用决策树回归进行拟合
tree = DecisionTreeRegressor()
tree.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
train_pred = tree.predict(X_train)
test_pred = tree.predict(X_test)
# 5. 计算误差指标
train_mae = mean_absolute_error(y_train, train_pred)
train_mse = mean_squared_error(y_train, train_pred)
train_rmse = np.sqrt(train_mse)
train_mape = np.mean(np.abs((y_train - train_pred) / y_train)) * 100
test_mae = mean_absolute_error(y_test, test_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, test_pred)
test_rmse = np.sqrt(test_mse)
test_mape = np.mean(np.abs((y_test - test_pred) / y_test)) * 100
print((train_mae, train_mape, train_mse, train_rmse),
      (test_mae, test_mape, test_mse, test_rmse))

看看结果，意料之中，测试集的性能不太好：

主要是过拟合啦~

五、决策树回归（纳入WIND的单步滚动预测）

直接上代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
import numpy as np

# 读取数据
uploaded_data = pd.read_csv('wind_dataset.csv')

#中位数填充
uploaded_data = uploaded_data.fillna(uploaded_data.median())


# 删除不必要的列
data = uploaded_data.drop(columns=['IND', 'IND.1', 'IND.2'])

# 将日期列转换为日期格式
data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE'])

# 创建滞后期特征
lag_period = 6
for i in range(lag_period, 0, -1):
    data[f'WIND_lag_{i}'] = data['WIND'].shift(lag_period - i + 1)
data['T.MIN_lag3'] = data['T.MIN'].shift(3)
data['T.MIN.G_lag3'] = data['T.MIN.G'].shift(3)

# 删除包含NaN的行
data = data.dropna().reset_index(drop=True)

# 重新划分训练集和验证集
train_data = data[data['DATE'] < data['DATE'].max() - pd.DateOffset(years=1)]
validation_data = data[data['DATE'] >= data['DATE'].max() - pd.DateOffset(years=1)]

# 定义新的特征和目标变量
features = ['RAIN', 'T.MAX', 'T.MIN_lag3', 'T.MIN.G_lag3'] + [f'WIND_lag_{i}' for i in range(1, lag_period + 1)]
X_train = train_data[features]
y_train = train_data['WIND']

X_validation = validation_data[features]
y_validation = validation_data['WIND']

# 初始化决策树模型，并使用网格搜索寻找最佳参数
tree_model = DecisionTreeRegressor()
param_grid = {
    'max_depth': [None, 3, 5, 7, 9],
    'min_samples_split': range(2, 11),
    'min_samples_leaf': range(1, 11)
}
grid_search = GridSearchCV(tree_model, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_

# 使用最佳参数初始化决策树模型并在训练集上训练
best_tree_model = DecisionTreeRegressor(**best_params)
best_tree_model.fit(X_train, y_train)

# 使用滚动预测的方式预测验证集上的风速
y_validation_pred = []
for i in range(len(X_validation)):
    if i < 6:
        pred = best_tree_model.predict([X_validation.iloc[i]])
    else:
        new_features = X_validation.iloc[i][0:4].values.tolist() + y_validation_pred[-6:]
        pred = best_tree_model.predict([new_features])
    y_validation_pred.append(pred[0])
y_validation_pred = np.array(y_validation_pred)

# 计算验证集上的误差
mae_validation = mean_absolute_error(y_validation, y_validation_pred)
mse_validation = mean_squared_error(y_validation, y_validation_pred)
rmse_validation = np.sqrt(mse_validation)
mape_validation = np.mean(np.abs((y_validation - y_validation_pred) / y_validation))

# 计算训练集上的误差
y_train_pred = best_tree_model.predict(X_train)
mae_train = mean_absolute_error(y_train, y_train_pred)
mse_train = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
rmse_train = np.sqrt(mse_train)
mape_train = np.mean(np.abs((y_train - y_train_pred) / y_train))

print((mae_validation, mse_validation, rmse_validation, mape_validation),
      (mae_train, mse_train, rmse_train, mape_train))

解读：

这里使用前6个WIND，加上1个RAIN、T.MAX、T.MIN（lag3）和T.MIN.G（lag3），一共10个特征去预测下一个WIND。

先看看结果：

似乎好一点，至少不是过拟合~

问题来了：RAIN、T.MAX、T.MIN（lag3）和T.MIN.G（lag3）为什么只要1个数值作训练集呢？哈哈哈，也有道理哦，大家自己试试了。

六、总结

（1）策略选择的多样性在多变量时间序列预测中十分常见，大多数情况下，经过一系列复杂操作后，其预测效果仍然无法超越单一变量的时间序列模型。但是，正因为其内在的多元性，也为创新性算法提供了发展空间：例如，如果你经过精细的调整和优化，使得多变量预测性能超过单因素模型，那么这就是值得称赞和骄傲的（灌水）成就！

（2）多变量时间序列预测对数据的需求也非常高，有时候获得十年的序列数据已经相当不易，而要寻找与之匹配的外部解释性变量（同样需要十年的数据），难度更是加倍。

六、数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1jnaiJHsPhY9lHDmZsKPuCw?pwd=pr13

提取码：pr13