python 随机森林时间序列预测 的代碼

Python中使用随机森林做时间序列预测通常通过封装sklearn库中的`RandomForestRegressor`结合`ExponentialSmoothing`模型来进行。这里是一个简单的示例，我们将首先导入必要的库，然后构建随机森林模型并应用于时间序列数据：

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据（假设你有一个名为'time_series_data.csv'的数据文件）
data = pd.read_csv('time_series_data.csv')

# 数据预处理：如果需要的话，对分类特征进行编码
le = LabelEncoder()
data['categorical_column'] = le.fit_transform(data['categorical_column'])

# 将时间序列数据分为特征X和目标变量y
X = data.drop(['target_variable'], axis=1)
y = data['target_variable']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)  # 时间序列应保持顺序

# 创建随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)

# 使用Exponential Smoothing拟合数据，这是用于时间序列的基础模型
ets = ExponentialSmoothing(y_train, seasonal='multiplicative', trend='additive')
ets_fit = ets.fit()

# 对基础模型进行预测作为随机森林的输入
X_train_ets = ets_fit.forecast(steps=len(X_train))

# 结合随机森林预测
rf.fit(X_train_ets.reshape(-1, 1), y_train)
random_forest_preds = rf.predict(X_test_ets.reshape(-1, 1))

# 输出随机森林模型的结果
print("Random Forest Predictions:", random_forest_preds)