一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
1 基本定义数据平稳性的图判断：平稳时间序列的均值和方差都为常数，因此平稳时间序列的时序图应该围绕一条水平线上下波动，而且波动范围有界。（a）非平稳：有明显的周期性，趋势性平稳时间序列的序列值之间有短期相关性，则其表现特征是：自相关函数会很快地衰减到零附近（b）非平稳：自相关函数衰减到零附近的速度比较慢（c）非平稳：自相关图典型特征，三角对称关系（图1.13）（d）非平稳 ：自相关系数衰
Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。前言，对两分类和多分类的概念描述1，在LR（逻辑回归）中，如何进行多分类？ 一般情况下，我们所认识的lr模型是一个二分类的模
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2023-09-25 17:37:41
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时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
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2023-08-16 08:48:54
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构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
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2023-06-20 13:24:42
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线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性BP检验 本文介绍的是线性回归方程的预测模型的学习笔记，将重点记录python的实现过程，对于线性模型的数学推导将不
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2023-09-25 10:19:56
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## Python预测模型简介及实例
### 引言
预测模型是机器学习领域的重要应用之一，它能够通过对历史数据进行学习，并根据学习到的规律来预测未来的结果。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的机器学习框架和库，使得开发预测模型的过程变得更加简单和高效。本文将介绍Python中的预测模型，并提供一个具体的代码实例。
### Python预测模型简介
Python中的预测模型可以分
原创
2023-09-14 03:39:34
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MPC模型预测控制原理和代码一. 介绍模型预测控制(MPC)原理简要解释一下最优控制最优控制的目标是在一定的约束条件下达到最优的系统表现，那么要让系统达到最优表现，一般是通过定义损失函数J，通过最小化损失函数J来达到最优控制，对于单入单出(SISO)系统来说，损失函数J上面已经定义了，多入多出(MIMO)系统的损失函数和SISO系统的区别就是单入单出系统的损失函数里面的q和r是实数，MIMO系统的
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2023-10-14 18:36:10
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链路预测是一种机器学习任务，它的目的是根据已知的过去的数据预测未来的结果。在 Python 中，你可以使用 scikit-learn 库来进行链路预测。首先，你需要准备好用于训练和测试的数据。这些数据通常包含过去的观测值和对应的预测值。然后，你可以使用 scikit-learn 中的回归模型，如线性回归或决策树回归来训练模型。使用 fit() 方法可以将训练数据拟合到模型中。最后，你可以使用测试数
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2023-05-26 10:15:09
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介绍鉴于Python在过去几年中的兴起及其简洁性，对于数据科学领域的Python学家意义重大。这篇文章会用最容易的方式引导你更快地构建第一个预测模型。 出乎意料的简单!10分钟用python进行人工智能建立预测模型 揭秘预测建模的过程我一直专注于在模型构建的初始阶段投入质量时间，如假设生成/脑力激荡会议/讨论或理解领域。所有这些活动都帮助我解决问题，最终导致我设计出更强大的业务解决方案。
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2023-08-22 16:09:40
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本次案例的数据来源为天善智能的课程《数据科学实战-python篇》，把课程认认真真的学习了一遍，看完老师讲的，自己再结合自己的思路，做出来的程序。一、数据分析目标通过脱敏过的数据，从贷款表loans、权限分配表disp、客户信息表clients、交易表trans中对数据进行描述性统计，得出对建模有用的数据，建立预测模型，预测正处于贷款期间的人的违约的概率。二、业务理解预测，就是在事情发生之前所做的
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2023-10-21 00:22:51
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# coding: utf-8# # 电信客户流失预测# ## 1、导入数据# In[1]:import numpy as npimport pandas as pdimport os# In[2]:# 导入相关的包import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom pylab import rcParamsimport matplot
在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下python 实现案例1、选取数据执行代码#!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl #显示中文def mul
前言：灰色预测模型的主要特点是模型使用的不是原始数据序列而是生成的数据序列，适合于历史数据少、序列的完整性及可靠性低的情况，但只适用于中短期和指数增长的预测。参考书籍：《python数学建模算法与应用》 司守奎 孙玺菁 （强烈推荐！）具体代码书上有写我就没有再敲出来1、GM（1，1）预测模型GM（1，1）表示模型是1阶微分方程，且只含有1个变量的灰色模型。该模型适合具有较强指
今天来介绍一下如何使用时序ARIMA模型，预测未来一定情况的波动变化。以股票价格波动为例，我们选取某支股票每日的收盘价。先来介绍下什么是ARIMA。ARIMA(AutoregRessive Integrated Moving Average)，自回归差分移动平均模型，通过采用过去的观测结果，并考虑差分、自回归和移动平均分量来分离信号和噪声。ARIMA，自回归差分移动平
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2023-10-21 13:48:26
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摘要与声明1：本文将蒙特卡洛模拟的理念运用在股价预测上；2：本文所使用的行情数据通过Tushare(ID：444829)金融大数据平台接口获取；3：笔者希望搭建出一套交易体系，原则是只做干货的分享。后续将更新更多模块，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；5：模型实现基于python3.8；目录1. 一个
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2023-10-28 23:25:03
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LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数： LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。input_size：
在文本处理中，由于一个单词没法参与运算，因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示，将每一个单词表示成一个向量，此时input_size=embedding_size。比如每个句子中有五个
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2023-07-31 21:59:50
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小白专用,直接改成自己的数据运行即可完成预测并画图我的数据在评论区自取，clear; clc
%小白专用，"*********《需要自己输入》**********"仅在有这种注释的地方改成自己的数据即可，一共有4个地方
DD=readmatrix("B.xlsx");%这里输入自己的单序列数据，要求行向量*********《需要自己输入》**********
P=DD(1:500,2)';
N=l
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2023-08-17 16:54:55
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PS: 本博客假定大家已经具备ARIMA模型的基础知识！！！问题汇总如下：怎么判断我的数据是否适合ARIMA模型呢？得到的时序预测图是负值，明显不对。怎样保证为正值？想要最后预测的数据，而不是预测的平稳数据，怎么拿到？想获取预测点的值应该怎么做的，没有API接口呀，可以告知一下吗？不需要做ADF检验吗？怎么确定ARMA/ARIMA的最优模型？还原到原始时间序列那一步应该是要加在平稳序列预测的结果上
# Python模型预测
