如何在 python 中构建不规则时间序列预测 model？

Question

我正在尝试构建一个 model，数据由每天的特定日期时间组成（该操作每天可能发生多次），我想预测下一次该操作何时发生。

示例数据如下所示：

2021-12-17 21:28:26
2021-12-17 22:17:37
2021-12-17 22:27:21
2021-12-17 23:33:25
2021-12-17 23:57:27
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2021-12-23 11:12:27
2021-12-23 12:01:11
2021-12-23 13:19:44
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预测下一个动作时间？？？

我尝试使用先知model 我的数据，但我不确定这对我来说是最佳选择。 如果有人可以帮助并向我介绍库/包，我会很高兴。 或者给我一些关键字来搜索。

PS我对这个话题不是很熟悉，几天前就开始搜索这个话题。

Answer 1

我看到了两种可能的方法来改进预测，一种是快速的，一种是更复杂的。

1.-对于我要做的快速方法是修改数据以填补每次激活之间的秒数间隙（假设每次激活发生时下一个激活之间的差异超过一秒）。

date,                 activated 
2021-12-17 22:17:00,  1
2021-12-17 22:18:00,  0
2021-12-17 22:19:00,  0
2021-12-17 22:20:00,  0
2021-12-17 22:21:00,  0
2021-12-17 22:22:00,  0
2021-12-17 22:23:00,  0
2021-12-17 22:24:00,  0
2021-12-17 22:25:00,  0
2021-12-17 22:26:00,  0
2021-12-17 22:27:00,  1
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2021-12-17 23:33:00,  1
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那么你可以使用一个简单但非常强大的 model，一个 XGBoost 回归器来尝试预测下一次激活会发生的时间。

2.- 第二种方法是对第一种方法的补充，它涉及特征工程试图从数据中得出特征，例如不同激活的平均值和标准差。

那么您可以像第一种情况一样使用 Xgboost 或其他一些神经网络分类器或 RNN。

您可以从这篇文章中尝试一些想法，这些想法也很好地解释了如何完成该过程的每个部分，包括特征工程： https://towardsdatascience.com/predicting-next-purchase-day-15fae5548027