网站介绍：文章浏览阅读3.4k次。在最基本的情况下，我们将预测视为一个简单的回归问题，所有特征都来自单个输入，即时间索引。 只需生成想要的趋势和季节性特征，我们就可以轻松地创建未来任何时间的预测。 然后，当我们添加滞后功能时，问题的性质发生了变化。 滞后特征要求在预测时已知滞后目标值。 滞后 1 功能将时间序列向前移动 1 步，这意味着您可以预测未来 1 步，但不能预测 2 步。接下来我们只是假设我们总是可以产生延迟到我们想要预测的时期（换句话说，每个预测都只是向前迈出一步）。现实世界的预测通常需要更多的东西，需要进一步了解如_机器学习如何预测
- 链接地址：https://skydance.blog.csdn.net/article/details/125471554
- 链接标题：机器学习笔记 - 时间序列使用机器学习进行预测_机器学习如何预测-CSDN博客
- 所属网站：skydance.blog.csdn.net
- 被收藏次数：5236
- 网站标签：机器学习如何预测
