时间序列模型的r2score一般在什么范围

时间序列模型的 R2 分数可以用来评估模型的拟合效果。R2 分数的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型的拟合效果越好，越接近 0 则表示模型的拟合效果越差。通常情况下，时间序列模型的 R2 分数在 0.5 到 0.9 之间较为常见，具体取决于模型的复杂度、数据的质量以及问题的特性等因素。需要注意的是，R2 分数不能单独使用来评估时间序列模型的性能，还需要结合其他指标进行综合评估。

相关问题

TCN时间序列预测代码

时间序列预测的TCN代码可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv1D
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

2. 准备数据：

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]

3. 创建和训练TCN模型：

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_shape, 1)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 定义早停策略
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=100, callbacks=[early_stopping])

4. 进行预测：

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 反缩放预测结果
real_predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

5. 评估预测结果：

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(real_y, real_predictions)

# 计算R2分数
r2 = r2_score(real_y, real_predictions)

# 计算平均相对误差
per_real_loss = (real_y - real_predictions) / real_y
avg_per_real_loss = np.mean(np.abs(per_real_loss))

以上是TCN时间序列预测代码的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和优化。

用python写出CNN预测模型代码，输入单变量时间序列数据，输出MAPE、RMSE、相关系数和最近800个时间序列预测图

好的，下面是用Python编写的CNN预测模型代码，输入单变量时间序列数据，输出MAPE、RMSE、相关系数和最近800个时间序列预测图。请注意，这个模型是基于Keras框架实现的。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 生成训练数据
def generate_data():
    x = np.arange(0, 1000, 0.1)
    y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))
    return x, y

# 将时间序列数据转换为CNN可接受的形式
def sequence_to_cnn_input(x, window):
    input_data = []
    for i in range(len(x) - window):
        input_data.append(x[i:i+window])
    return np.array(input_data)

# 划分训练集和测试集
def split_data(x, y, train_ratio=0.8):
    train_size = int(len(x) * train_ratio)
    x_train, y_train = x[:train_size], y[:train_size]
    x_test, y_test = x[train_size:], y[train_size:]
    return x_train, y_train, x_test, y_test

# 构建CNN模型
def build_cnn_model(window):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu', input_shape=(window, 1)))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(50, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

# 训练CNN模型
def train_model(model, x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32):
    x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))
    model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=0)

# 预测未来时间序列
def predict_future(model, x_test, window):
    predictions = []
    for i in range(len(x_test)):
        x_input = x_test[i:i+window]
        x_input = x_input.reshape((1, window, 1))
        yhat = model.predict(x_input, verbose=0)
        predictions.append(yhat[0, 0])
    return np.array(predictions)

# 评估模型表现
def evaluate_model(y_test, predictions):
    mape = np.mean(np.abs((y_test - predictions) / y_test)) * 100
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))
    r2 = r2_score(y_test, predictions)
    print('MAPE: %.3f%%' % mape)
    print('RMSE: %.3f' % rmse)
    print('R2 Score: %.3f' % r2)

# 绘制预测图
def plot_predictions(x, y, predictions, window):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(x[-800:], y[-800:], label='Actual')
    plt.plot(x[-800+window:], predictions[-800:], label='Predicted')
    plt.legend()
    plt.show()

# 测试模型
def test_model(window=10):
    # 生成训练数据
    x, y = generate_data()

    # 将时间序列数据转换为CNN可接受的形式
    cnn_input = sequence_to_cnn_input(y, window)

    # 划分训练集和测试集
    x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(cnn_input, y)

    # 构建CNN模型
    model = build_cnn_model(window)

    # 训练CNN模型
    train_model(model, x_train, y_train)

    # 预测未来时间序列
    predictions = predict_future(model, x_test, window)

    # 评估模型表现
    evaluate_model(y_test, predictions)

    # 绘制预测图
    plot_predictions(x, y, predictions, window)

# 运行测试函数
test_model()

这个模型的输入是一个单变量时间序列数据，输出是MAPE、RMSE、相关系数和最近800个时间序列预测图。在这个例子中，我们生成了一个包含噪声的正弦曲线，并使用CNN模型来预测未来的值。模型的表现可以通过MAPE、RMSE和相关系数来评估。最后，我们绘制了最近800个时间序列的实际值和预测值，以便更好地理解模型的表现。