训练数据集应包括在验证集之前进行的观察

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序列分析侧重于理解数据集，而预测侧重于对其进行预测。它是指通过分析得出有用的统计数据和时间序列数据其他方面的技术。预测是使用模型根据已经观察到的值来预测未来值的过程。预测建模包含三个组成部分，它们是样本数据我们根据输出和输入之间的已知关联汇编有关问题的信息。学习模型我们应用于测试数据以生成可以重复使用的模型的过程。做出预测将我们之前学习的模型应用于我们不确定结果的新数据。由于多种原因，时间序列预测很困难，包括时间序列的时间依赖性  在这种情况下，线性回归模型的基本原理即观察结果是独立的是不。


正确的。由于时间序列数据中的时间关系，时间序列预测不能依赖于传统的验证程序。，以防止判 黎巴嫩电报吗数据库 断出现偏差。一旦选择了最佳模型，我们就可以将其拟合到整个训练集，并随后评估其在不同测试集上的性能。在特定数据集上，时间序列模型可能比其他模型表现更好；然而，模型的性能在其他数据集类型中可能不一致。预测方法的类型分解用于解构时间序列基于平滑用于消除异常以获得清晰的图案移动平均线用于跟踪单一类型的数据指数平滑用于基于平滑的模型指数窗函数 时间序列预测示例预测不同季节消费者。



对特定产品的需求家庭供暖燃料成本酒店入住率医院住院护理欺诈检测和股票价格是时间序列预测的几个例子。使用存储或机器学习模型，您可以进行预测。模型分解将时间序列划分为多个组件通常是有利的，每个组件代表一个基础模式类别，因为时间序列数据可以显示多种模式。分解模型执行此操作。称为时间序列分解的统计过程将时间序列分解为多个组件，每个组件代表一种基本模式类型。分解可以分为两类基于可预测性的分解和基于变化率的分解。各种时间序列预测技术测量定时数据的方法称为时间序列。自回归 ()移动平均 ()自回归移动平均 ()自。