使用skforecast进行时间序列预测

"这篇文档介绍了如何使用Python的skforecast库进行时间序列预测，特别是强调了在kaggle竞赛中可能的应用。文档涵盖了单步、多步预测策略，如递归多步预测和直接多步预测，并通过案例展示了如何构建自回归模型预测澳大利亚卫生系统的皮质类固醇药物月度支出。" 在时序预测领域，skforecast是一个强大的库，它为机器学习模型应用于时间序列预测提供了便利。该库的核心在于将时间序列数据转换为适合模型训练的结构，即利用滞后值作为特征，预测未来的值。滞后值在时间序列分析中扮演关键角色，它们表示序列在前一时间点或多个时间点的值，用于捕捉序列的动态趋势。 递归多步预测是一种常见的预测策略，它依赖于先前的预测值来生成后续的预测。skforecast中的ForecasterAutoreg和ForecasterAutoregCustom类支持这一方法，允许用户构建递归预测模型。在这个过程中，模型会连续预测未来时间点的值，每次预测都基于上一步的结果。 相比之下，直接多步预测涉及为每个时间步训练独立的模型。这种方式在ForecasterAutoregDirect类中实现，它自动处理标签矩阵的生成，降低了用户的工作负担。然而，这种方法的缺点是需要训练多个模型，计算成本较高。 尽管skforecast目前不支持多输出预测，即一次性预测多个时间步的值，但提到有些模型如LSTM能够实现这一功能。对于想要使用这类模型的用户，他们可能需要寻找其他库，如Keras或PyTorch，来实现多输出预测。 在案例部分，文档展示了如何使用skforecast库的ForecasterAutoreg类来建立一个自回归模型，用RandomForestRegressor作为基础预测器。这个例子涉及的是澳大利亚卫生系统的皮质类固醇药物支出预测，模型通过考虑过去6个月的数据来预测未来的月度支出。 skforecast库为时间序列预测提供了一个强大且易于使用的框架，尤其适用于kaggle等数据分析竞赛中的时序预测任务。无论是选择递归多步还是直接多步预测，都能通过库中的工具实现，并且可以结合各种机器学习模型进行建模，从而提高预测准确性和实用性。