本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。 在之前的文章Python实现SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（）中，我们介绍了基于Python语言中的smogn包，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法；而我们
Pandas类别型变量因子化原因及方法总结 参考线性回归分析中的哑变量哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（
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2024-01-30 02:36:50
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1、一个VRF有两个主要的组成部分:路由区分符RD和路由目标RT。一个路由区分符(RD)是一个数字，除了帮助识别在一个提供商的网络中的VPN和允许重叠 IP区域之外没有其它的含义。RD是一个分为两个部分的8个字节的数字:前面是2个字节的类型域后面是6个字节的赋值域。RD的赋值域 通常用来代表一个独立系统编号(ASN 2个字节)+一个任意编号(4个字节)或者一个IP地址(4个字节)+一个任意编号(2
最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列分析是一种数据分析，用于检查数据在一段时间内的行为。有许多技术可用于预测绘图图上的时间序列对象，但ARIMA 模型是其中使用最广泛的方法。 时间序列预测时间序列预测是借助对具有历史数据的数据集使用的一些统计工具和方法来预测未来值的过程。时间序列预测的一些应用是：预测价格天气预报预测产品的销量ARIMA 模型ARIMA
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2023-09-10 21:57:36
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1 基本概念什么是时间序列 • 时间序列是按照时间顺序，按照一定的时间间隔取得的一系列观测值 • 时间间隔可以是日，周，月，季度，年等等 • 例子：国内生产总值，消费者物价指数，利率，汇率，股票价格时间序列的不同分类 • 按研究对象数量： 一元时间序列和多元时间序列 • 按序列的统计特性: 平稳时间序列和非平稳时间序列2 怎样做时间序列分析时间序列分析的目的： 选择恰当的技术和方法，建立合适的随机
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2024-07-26 11:53:46
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时间序列:（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。（百度百科）主要考虑的因素：1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)
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2023-11-15 14:10:35
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三、R语言中的基本概念 •常量•在程序运行过程中，其值不能被改变的量被称为常量，例如圆周率pi•在R中没有常量类型的概念•变量 1.值可以改变的量是变量，每一个变量都有一个名字，例如例子中的fistString 2.变量名可以包含英文字母、数字、下划线和英文句号（.） 3.变量名不能存在中文（新版本可以使用中文，但不建议）、空格、“-”、“$”等符号
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2024-07-22 16:36:15
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得到时间序列图后就可以进行季节分解了
通常情况下进行季节因素分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，生成由剩余三种因素构成序列满足后续分析需求。对时间序列预测时，应考虑将上述四种因素分解出来。分解之后，能够克服其他因素的影响
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2023-05-24 23:19:21
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一、安装和加载1、安装并加载tidyr和dplyr包install.packages("tidyr")
library(tidyr)
install.packages("dplyr")
library(dplyr)2、读取数据expression <- read.delim("gene_expression.txt",sep="\t",header = T)二、tidyr包操作%>%
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2023-07-16 16:45:56
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时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
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2024-05-14 19:07:10
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R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。在时间序列分析中，我们常常需要判断数据的趋势性和季节性。本文将介绍如何使用R语言进行时间序列趋势性和季节性的检验，并给出相应的示例代码。
首先，我们需要安装并加载相关的R包。在R中，我们可以使用`install.packages()`函数安装R包，使用`library()`函数加载R包。下面是安装和加载常用的时间序列分析包的代码：
```r
原创
2023-09-08 08:42:10
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# 如何实现“季节性Python”
在这篇文章中，我们将探讨如何开发一个简单的季节性Python应用。这是一个适合新手的项目，可以帮助你熟悉Python编程的基本概念和工作流程。
## 整体流程
首先，我们需要明确这个应用的整体构建步骤。以下是实现“季节性Python”的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-10-23 06:36:16
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所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
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2024-07-16 14:43:36
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前面我们了解了时间序列的三种模式：趋势，季节性和周期。 在将时间序列分解为各个组成部分时，通常将趋势和周期组合为单个趋势周期组成部分（也称为趋势）。故我们认为时间序列包含3个部分：趋势周期部分，季节性部分和余下部分（包含时间序列中的任何其他内容）7.1 time series components 如果我们假设加法分解，那么我们可以写为： ，这里yt是数据，St是季节性因素，Tt是趋势周期部分，R
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2024-07-22 14:50:31
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文章目录数据流程流程分割1 画图2 季节项和周期项的去除3 平稳性检验4 白噪声检验5 模型拟合6 模型定阶AIC/ BIC 准则7 检查残差是否通过检验7.1 若通过检验7.2 若未通过检验8 模型的预测9 模型的评价画图均方差等总的代码参考 数据数据网站：National Aeronautics and Space Administration Goddard Institute for S
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2024-05-10 12:52:50
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总结来说，fitted（拟合）是在给定样本上做预测，而predict（预测）是在新的样本上做预测。以前一篇中的数据为例，图片是根据高度（height）来预测体重（weight）。其中真实的数据是第一项，fitted得到的数据（拟合数据）是第二项，表现在图中： 真实值位于离散的点上，而fitted和predict得到的拟合值则是位于直线上。predict用法： new
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2023-05-23 20:24:31
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# R语言diff函数做季节性差分
## 介绍
在时间序列分析中，季节性是指一系列数据在每年的某个特定时间段内呈现出周期性的变化模式。例如，在销售数据中，通常会观察到季节性差异，例如圣诞节、春节等假期期间销售额可能会增加。为了更好地理解和分析数据中的季节性变化模式，我们可以使用R语言中的`diff`函数来进行季节性差分。
`diff`函数是R语言中用于计算差分的函数。差分是指将一个时间序列中
原创
2023-07-16 12:22:50
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使用时间序列分解模型预测商品销量1.1实验目的1.2实验概述1.3 实验目标1.4 实验工具1.5 实验准备实验资源============== 这是一条分割线 ==============必看：想要直接开始操作点击这里 发布本博客皆是为了做笔记，也分享经验。方便日后查看。无任何其他目的1.1实验目的使用时间预测分解模型预测商品销量1.2实验概述本实验对某零售商的一款产品的销量进行了预测及分析。
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2024-07-25 19:15:33
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【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）- 理解python sm.tsa.seasonal_decompose在做时序列分析的时候，好多教程都告诉你要把时序列分解成趋势，季节性，残差，然后画图看一下有没有趋势变化，有没有季节性。像这样：import statsmodels.api as sm
decomposition =
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2024-01-12 12:03:18
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现实生活中，很多数据呈现季节性特征。一个最简单的案例就是羽绒服在“冬季”销售量明显高于“夏季”。所以羽绒服售卖月份与售卖数量的模型就呈现季节性。 在对于季节性的研究中，最终目的为能够进行准确的预估。本文将阐述相关方法，相关判定准确性条件等。季节性模型首先，可以直观的观察一下季节性模型数据呈现的波动曲线：上图中，图1呈现的是具有趋势的模型数据；图2呈现的是具有循环趋势的数据；图3呈现的是季节性数据曲
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2023-11-06 20:13:01
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