不规则时间序列数据的预测 _程序开发

创始人

2024-12-24 18:01:07

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可以使用Python中的pandas和prophet库对不规则时间序列数据进行预测。

首先，导入需要的库：

import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

接下来，读取包含时间和数值列的数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')

将时间列转换为日期格式：

data['ds'] = pd.to_datetime(data['time_column'])

将数据集拆分为训练集和测试集：

train = data.iloc[:-n] # 前n个数据用于测试
test = data.iloc[-n:]

创建Prophet模型并进行拟合：

m = Prophet()
m.fit(train)

使用模型对测试集进行预测：

future = m.make_future_dataframe(periods=n) # n为预测数据点的数量
forecast = m.predict(future)

最后，对预测结果进行可视化：

fig = m.plot(forecast)

以上就是对不规则时间序列数据进行预测的基本方法。

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