时间序列

fungayismfungayism 成员职位:5贡献我
2019年11月编辑 在帮助
快走,
关于机器学习，滞后是用来做什么的?
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  • BalazsBaranyBalazsBarany 管理员，版主，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家职位:905独角兽
    解决方案接受
    嗨@fungayism，

    滞后产生新的属性(=特征)，所以它是时间序列特征生成的一种形式。

    问候,
    Balazs


    sgenzer fungayism

答案

  • BalazsBaranyBalazsBarany 管理员，版主，员工，RapidMiner认证分析师，RapidMiner认证专家职位:905独角兽
    你好,

    延迟的一个简单用例是查找或验证数据中的周期性模式。例如，如果你有每天的数据，滞后1-10天，在第7天，你看到了很大的相关性，然后你有一个每周的周期。同样，月度数据和-12个月等。

    较小的滞后量为您提供了一个基础水平，您可以在其中预期新的值。一个好的模型会发现，例如lag - 1, lag - 2和lag - 7是场景中最好的预测器。(或者是不同的。)

    使用lag还可以表示其他东西，比如除了绝对变化之外，每天的相对变化(以百分比表示)。

    问候,

    Balazs
    fungayism Pavithra_Rao sgenzer
  • fungayismfungayism 成员职位:5贡献我
    Balazs,
    从以下几个方面使用:tf-idf词向量，时间序列特征生成，支持向量机和情感分析评分。

    我的想法是它用于时间序列特征生成，但是从你的解释中你没有提到任何关于特征生成的事情。
  • fungayismfungayism 成员职位:5贡献我
    同样的主题，时间序列。周期图核估计器加支持向量机和窗加回归学习器是用来做什么的?
  • 星期二星期二 成员职位:1贡献我
    嗨@fungayism正如你所想的:时间序列特征生成。
    实际上，它通过使用“滞后”时间来生成时间序列的新特征。
    例如，新功能=旧功能+5(天)
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