支持向量回歸時間序列預測-python

Question

我有一年的峰值負載數據集。 它是一個簡單的兩列數據集，帶有日期和負載（千瓦時）。

我想在前 9 個月訓練它，然后讓它預測接下來的三個月。 我無法理解如何實現 SVR。 我知道我的“y”是以千瓦時為單位的預測值，但我的 X 值呢？

任何人都可以幫忙嗎？

Answer 1

給定多變量回歸，y =

回歸是一種多維分離，由於它不是 3D 的，因此很難在頭腦中進行可視化。

更好的問題可能是，這與輸出值“y”有關。

由於您擁有內核源代碼中的 loadavg 代碼，因此您可以使用輸入參數。

Answer 2

對於 Python（我想，對於 R 也是如此）：

1. 這樣收集數據：[x_i-9, x_i-8, ..., x_i] vs [x_i+1, x_i+2, x_i+3]
2. 第一個向量 - 您的輸入向量。 第二個向量 - 你的輸出向量（或者你喜歡的值）。 從這里使用適合的方法，例如： http : //scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html#sklearn.svm.SVR.fit

您可以嘗試縮放、移除異常值、應用權重等。 玩 ：）