推 f496328mm: 用machine learning比較快 01/29 20:57
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F大是指 決策樹嗎? 可以更詳細的指點一下嗎?
推 Wush978: arima有個參數可以放covariates 01/29 21:04
→ Wush978: 我記得是xreg 用法類似lm 只是noise的假設從iid normal 01/29 21:04
→ Wush978: 改成 arima 01/29 21:04
※ 編輯: Tampa (111.241.201.147), 01/30/2017 00:15:14
推 f496328mm: 因為我之前用時間序列arima,結果做不好XD 01/31 10:45
→ f496328mm: 看你變數多不多,不然只有自回歸,不容易做好 01/31 10:46
→ f496328mm: 自回歸可以和一般回歸結合,如果你有很多變數的話 01/31 10:47
推 f496328mm: 我之前預測的是,銷售量,也是時間序列問題,不過我用m 01/31 10:50
→ f496328mm: achine learning的方法做 01/31 10:50
→ f496328mm: ML我是用xgboost 01/31 10:54