有10个月的商品销量，训练，验证，测试打算6：2：2
时间序列有高度的自相关性，所以我不能随机打乱。
如果1-6月训练，7、8验证，9、10测试的话，实验结果表明测试精度远差于验证集逻辑上很好解释，中间差了两个月，市场行情发生了很大的变化，模型没见过跟不上了。
能否把7、8作为测试，9、10作为验证，这样有没有科学性？
如果9、10继续做测试集，那参数确定后能不能把7、8两个月的数据吃进模型？
请问时间序列如何划分数据集？
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2条回答 默认 最新
- 2022-04-19 00:26回答 2 已采纳 序列数据先按时间排序，如果已经是排序则跳过这一步找到要计算的等间隔时间在数据集中的前后数据，用前一数据 + (前后数据之差 / 前后时间之差 * 前一时间与要计算时间之差) 即可处理成等间隔的数据py
- 2022-04-10 14:51回答 2 已采纳 给你一个简单的例子吧 import numpy def forecast_speed(hour): x = [1,2,3,5,6,7,8,9,10,12,13,14,15,16,18,19,2
- 2021-05-04 09:28回答 5 已采纳 可以通过group by语句实现，通过日期函数把col_time的分钟取出来分组求和。 select minute(col_time) , sum(receive_data) receive_
- 2023-08-09 14:04基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型python源码+数据集 【项目介绍】 该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、...
- 2022-06-01 14:01回答 3 已采纳 原始数据—>滑动窗口L=10截取原始数据得到N个子序列—>线性拟合—>标准化斜率—>子序列符号化处理—>Apriori算法我觉得这个说的挺清楚的啊，关联算法本身解决的是各
- 2022-10-24 11:53回答 1 已采纳 以月为周期，感觉数据量还是太小了，划分训练测试集也会比较小，效果可能不会太理想。感觉可以试着以周为周期，或者天为周期。还可以找些时间序列的文章看看，先找几个代码跑几个结果看看效果，再决定怎么划分数据集
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2022-08-01 17:07销售数据：第一列为日期（2015/1/1-2015/2/6），第二列为销售量。
- 2018-05-22 07:58回答 2 已采纳 你有缺失的数据是nan吗？如果是的话，可以用x(isnan(x))=0，来用零补齐缺失数据。因为一天有24X3600=86400秒，所以可以用y=reshape(x,86400,[])，不过x的长度必
- 2022-12-24 17:24回答 1 已采纳 不平稳对数据做差分
- 2019-06-11 10:10回答 2 已采纳 首先对数据进行预处理，把它们统一成相同时间和时间间隔的多维数据。不同数据时间间隔不同的话，可以采用插值（稀疏的数据）或者多点求平均（对于致密的数据）。
- 2023-09-04 15:27Kaggle数据集。用于时间序列的分析。
- 2021-08-19 14:38回答 2 已采纳 JSON.parse()
- 2023-09-04 17:14Kaggle数据集Alchohol_Sales用于时间序列分析
- 2024-03-18 09:24本程序实现了序列神经网络LSTM的搭建，实现了数字识别功能的分类识别功能，并得到了较好的预测识别结果。
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