kaggle时间序列预测

Kaggle是一个开放的数据科学竞赛平台，提供了许多有关时间序列预测的竞赛项目。这些竞赛项目的目的是通过给定的历史时间序列数据，预测未来一段时间内的值。以下是一些有关Kaggle时间序列预测的竞赛项目：

1. Walmart Recruiting - Store Sales Forecasting: 这个竞赛项目提供了Walmart商店的历史销售数据，挑战参赛者预测未来一个月的销售额。

2. Rossmann Store Sales: 这个竞赛项目提供了Rossmann德国药店的历史销售数据，挑战参赛者预测未来六周的销售额。

3. Web Traffic Time Series Forecasting: 这个竞赛项目提供了维基百科页面的历史访问量数据，挑战参赛者预测未来两个月内每个页面的日访问量。

这些竞赛项目需要参赛者使用时间序列预测技术，如ARIMA、LSTM等算法，对数据进行建模和预测，并提交预测结果。参赛者可以通过比赛排名和评估指标来评估他们的模型性能。

相关问题

pytorch 时间序列预测

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以用于时间序列预测任务。在时间序列预测中，我们可以使用不同的模型和技术来进行预测。根据引用[1]，你可以在提供的资源中找到基于PyTorch的时间序列预测代码和Kaggle的数据集。

在时间序列预测中，输入序列的长度是根据问题的复杂性和可用的计算资源来选择的。根据引用[2]，为了满足问题要求，输出序列的长度被固定为90天，而输入序列的长度选择了180天（6个月）。

对于时间序列预测任务，Encoder-decoder模型是一种常用的方法。它可以用于语言翻译等NLP任务，并且也可以应用于多步时间序列预测。根据引用[3]，Encoder-decoder模型在Kaggle的时间序列预测任务中提供了最先进的结果，并且可以用于获得前10%的预测结果。

因此，如果你对PyTorch时间序列预测感兴趣，你可以下载并学习提供的资源，其中包括代码和数据集，以了解如何使用PyTorch进行时间序列预测。

pytorch时间序列预测

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。在时间序列预测方面，PyTorch也有很多应用和教程可供学习和参考。

根据引用，你上传了一个基于PyTorch版本的时间序列预测代码，并提供了Kaggle的数据供其他小伙伴下载学习。这个代码可能是基于引用中提到的PyTorch seq2seq翻译教程和Kaggle类似比赛的获奖方案的灵感实现的。

如果你对时间序列预测使用PyTorch感兴趣，你可以参考引用中提到的项目专栏，其中介绍了一个基于PyTorch搭建GRU模型实现风速时间序列预测的实战项目。这个项目包括了代码、数据集和原理介绍，对于零基础入门深度学习时间序列预测是一个很好的学习资源。

总之，PyTorch是一个强大的工具，可以用于时间序列预测任务。你可以通过参考已有的代码和教程，学习如何使用PyTorch构建和训练时间序列预测模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程](https://blog.csdn.net/u010329292/article/details/129450576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [GRU实现时间序列预测(PyTorch版)](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128595011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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