→ ANIO1021: RNN或1-d CNN 12/08 18:26
推 f496328mm: 全部丟入一個，不要分開 12/09 03:34
→ f496328mm: 我做過類似的，是預測每家商店的庫存&銷售量，並沒有 12/09 03:35
→ f496328mm: 分開做 12/09 03:35
→ HumuHumu: 你修交大的課是不是 12/31 11:03
→ HumuHumu: 提示一下 把餐廳名稱也當成變數丟進去就好 12/31 11:03
作業系統: mac
問題類別: ML,Regression,
使用工具: Language_R
問題內容:
想詢問：
目前手邊有A~Z間餐廳的歷史時間序列資料(來客數,餐廳性質等..)，
想要預測A~Z間餐廳一段時間區間的來客數，
請問如果以機器學習方法
是否能直接將一整個A~Z的餐廳李史資料丟入模型中來訓練，
還是須將資料拆成A,B,C,D,E....Z來個別訓練多個模型呢？
因之前都是碰分類問題較多，
第一次嘗試時間序列的問題，
感謝各位。
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