文章目录
- 前言
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- 理解时间序列数据
- 处理时间数据
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- 数据格式与解析
- 时间组件提取
- 时间序列可视化
- 构建时间序列预测模型
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- 数据集分割
- 特征工程
- 选择模型
- 验证与评估
- 评价指标选择
- 结论
前言
时间序列预测在金融、天气预报和销售分析等领域中扮演着重要角色。在本文中，我们将探讨如何使用Scikit-learn处理时间数据，并进行基础的时间序列分析。
理解时间序列数据
时间序列数据是按时间顺序排列的数据点集合。不同于其他类型数据，时间序列数据的顺序信息至关重要，因为它反映了数据的发展趋势和模式。
处理时间数据
数据格式与解析
首先，确保你的时间数据是正确格式化的。Python 的 pandas 库是处理时间序列的强大工具，它可以轻松地将字符串转换为 datetime 对象。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')
data[
