你好,
我还对使用加窗过程预测时间序列值感兴趣。
然而,我有点卡在预处理阶段。
我的数据是这样的
月利润
1 36
2 204年
3 212
224年4
196年5
196年6
202年7
189年8
180年9
192
198年11
154年12
我要预测接下来的几个月!
最好的预处理算法或过程是什么?如果你已经做过例子,请给我演示一下。
其次,
我感兴趣的是将这些衍生数据应用于对成本敏感的学习者。
快速矿工提供这个吗!!(在这种情况下,我需要使用我自己获得的成本矩阵)
谢谢
Priya
迪翁•
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答案
您需要打开数据集的窗口。看一下multivariateSeries2WindowExamples操作符。我猜,在你的例子中,series_representation是encode_series_by_examples。在此之后,您应该有几个窗口,包含下个月的标签和最后n个月的固定数字。这可以用于任何学习者预测下个月的结果。
对于你的第二个问题:是的,你可以使用metaCost操作符进行代价敏感学习。
问候,
塞巴斯蒂安。
我也试过,当我试着用 我有疑问:
因为我在我的时间序列中有数值(如上所述),我需要预处理它。
我也不清楚在哪里定义我的成本矩阵。
非常感谢您的帮助!!
对不起,我不熟悉WEKA学习器及其参数。所以你必须自己找出,在哪里输入成本矩阵。
我无法测试你的流程,因为我没有你的数据。如果你想让我调试它,请使用一个示例集生成器,这样我就可以简单地将它复制到快速矿工。
问候,
塞巴斯蒂安。