回归预测&时间序列预测

2017 年 5 月 17 日 GBASE数据工程部数据团队 卢广大

我们经常会被问到“预测”的一些内容,总得来看,目前处理的预测主要有两块——回归预测时间序列预测。两者通常都会拟合出一条近似的曲线来表示预测的趋势,因此很容易概念模糊。


回归预测,主要研究的是不同变量之间的因果关系。比如说,需要计算出形如y=w*X+b形式的模型,这里,y就是因变量,X就是自变量,可以是多维向量。


时间序列预测,主要研究的是序列自身的发展趋势,也就是某一变量的变化。比如说,需要计算出形如y(t)=ay(t-1)+by(t-2)+c形式的模型,这里,y就是对应的序列变量。


当然,预测这部分内容,远远比上述描述的复杂、复杂、复杂




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